X_processed是一个列表,其中每个元素是一个以15张图片为元素的列表。请写一段python代码,将X_processed随机分成训练集和测试集,保证X_processed的每个元素中,有12张图片用作训练集,3张照片用作测试集
时间: 2024-04-21 09:23:31 浏览: 22
您可以使用`random.sample`函数从每个元素中随机选择12张图片作为训练集,剩下的3张作为测试集。下面是一段示例代码:
```python
import random
def split_dataset(X_processed, train_size=12):
train_set = []
test_set = []
for item in X_processed:
if len(item) < train_size + 3:
raise ValueError("每个元素至少需要15张图片")
random.shuffle(item) # 随机打乱每个元素中的图片顺序
train_set.append(item[:train_size])
test_set.append(item[train_size:train_size+3])
return train_set, test_set
# 示例用法
X_processed = [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]]
train_set, test_set = split_dataset(X_processed)
print("训练集:", train_set)
print("测试集:", test_set)
```
在上述代码中,`split_dataset` 函数接受 `X_processed` 列表作为输入,并将其分成训练集和测试集。对于每个元素,我们首先检查是否至少有15张图片,然后使用 `random.shuffle` 函数随机打乱每个元素中的图片顺序。然后,我们从每个元素中选择前12张图片作为训练集,剩下的3张作为测试集。最后,返回训练集和测试集。
请注意,上述代码中的 `X_processed` 是一个示例,您可以根据自己的实际数据进行替换。另外,您还可以根据需要调整 `train_size` 参数来控制训练集的大小。