在一个数据集中划分训练集和测试集。训练集有标签，测试集无标签，代码

当你有一个带有标签的训练集和一个没有标签的测试集时，你可以使用Python中的一些库来进行数据集的划分。下面是一个示例代码，使用scikit-learn库中的train_test_split函数来划分数据集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你的训练数据是X_train和y_train，测试数据是X_test
# X_train是训练数据的特征，y_train是对应的标签

# 划分训练集和测试集，将70%的数据用于训练，30%的数据用于测试
X_train, X_test, y_train, _ = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.3, random_state=42)

# X_train和y_train是划分后的训练集，X_test是划分后的测试集
# 此时，X_train有标签，X_test没有标签

上述示例中，train_test_split函数接受训练数据（特征和标签）以及测试数据的特征作为输入。通过设置test_size参数为0.3，我们将30%的数据划分为测试集，70%的数据作为训练集。random_state参数用于设置随机种子，以确保每次划分都是一致的。

请注意，代码中我们用"_"表示测试集的标签，因为在你的情况下测试集没有标签。你可以根据具体情况修改代码，适应你的数据集和需求。