将以下R语言代码转化为python语言：split_data_point<-function(data) { ind1<-c(1:floor(nrow(data)*0.7)) ind2<-c((floor(nrow(data)*0.7)+1):(floor((nrow(data))*0.85))) ind3<-c((floor(nrow(data)*0.85)+1):(nrow(data))) train<-data[ind1,] test<-data[ind3,] valid<-data[ind2,] return(list(train=train,valid=valid,test=test)) } library(ranger) rf_para<-function(train,valid)#????ɭ?ֵ??ι??̺??? { mtry<-c(1:(ncol(train)-1)) para_crea=mtry error<-rep(NA,length=length(para_crea)) #??ѭ??????ʱ????Լ8???? for(i in 1:length(para_crea)) { model<-ranger(formula=train[,ncol(train)]~.,data=data.frame(train),mtry=para_crea[1],num.trees=500) pre<-predict(model,valid) pre1<-pre$predictions error[i]<-mean(abs(pre1-valid[,ncol(valid)]))#ƽ?????????? } mm<-which(error==min(error),arr.ind=TRUE) L<-list() L$error=error L$para_result=para_crea[mm] return(L) }

下面是将该R语言代码转化为Python语言的代码：

import numpy as np
from ranger import Ranger

def split_data_point(data):
    ind1 = np.arange(0, np.floor(data.shape[0]*0.7), 1, dtype=int)
    ind2 = np.arange(np.floor(data.shape[0]*0.7)+1, np.floor(data.shape[0]*0.85), 1, dtype=int)
    ind3 = np.arange(np.floor(data.shape[0]*0.85)+1, data.shape[0], 1, dtype=int)
    train = data[ind1, :]
    valid = data[ind2, :]
    test = data[ind3, :]
    return {'train': train, 'valid': valid, 'test': test}

def rf_para(train, valid):
    mtry = np.arange(1, train.shape[1], 1, dtype=int)
    para_crea = mtry
    error = np.repeat(np.nan, len(para_crea))
    for i in range(len(para_crea)):
        model = Ranger(train[:, :-1], train[:, -1], mtry=para_crea[0], num_trees=500)
        pre = model.predict(valid[:, :-1])
        pre1 = pre.predictions
        error[i] = np.mean(np.abs(pre1 - valid[:, -1]))
    mm = np.argmin(error)
    L = {}
    L['error'] = error
    L['para_result'] = para_crea[mm]
    return L

其中，`data`和`train`分别为numpy数组，`split_data_point`函数用于将输入数据分成训练集、验证集和测试集。`rf_para`函数用于随机森林模型的参数调优。在Python中，使用ranger库来训练随机森林模型。注意，Python的索引从0开始，需要对R语言代码中的索引进行转化。另外，R语言中的`rep`函数可以使用numpy库中的`np.repeat`函数来实现。