python怎么把一组数据按照7：3,随机数种子42随即划分

在Python中，你可以使用`sklearn.model_selection.train_test_split`函数来按照给定的比例将数据集划分为训练集和测试集，并设置随机状态以保证结果的可重复性。这里假设你有一个名为`data`的列表或数组，包含你需要划分的数据，划分比例是70%的训练数据和30%的测试数据，随机数种子设为42：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 假设data是你需要划分的数据
np.random.seed(42)  # 设置随机种子
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.3, random_state=42)

# 这样，train_data将会得到70%的数据，test_data则是剩下的30%

如果你想确保每次运行代码都能得到相同的划分，就必须要指定相同的随机种子。如果你的数据不是数值型，而是字典或者其他复杂结构，你可能需要先对数据进行适当的预处理。