python代码实现将数据集划分为九份训练集和一份测试集并且一次完成之后将从训练集中选取一个和测试集交换

可以使用sklearn库中的train_test_split函数来实现将数据集划分为九份训练集和一份测试集，并且可以通过设置random_state参数来保证每次划分的结果一致。代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# X为数据集，y为标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=42)

# 从训练集中随机选择一个样本和测试集交换
idx = np.random.choice(len(X_train))
X_train[idx], X_test[0] = X_test[0], X_train[idx]
y_train[idx], y_test[0] = y_test[0], y_train[idx]

其中，test_size参数设置为0.1表示将数据集划分为10份，其中1份作为测试集，9份作为训练集。np.random.choice函数用于从训练集中随机选择一个样本和测试集交换。