1. 从给出的csv文件中加载数据，并划分为训练集和验证集，划分比例为：训练集/验证集=7/3。

以下是Python代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和验证集
train_data, val_data = train_test_split(data, test_size=0.3, random_state=42)

# 打印训练集和验证集大小
print("训练集大小：", len(train_data))
print("验证集大小：", len(val_data))

其中，`data.csv`是数据存储的csv文件名，`train_test_split`函数可以用来划分训练集和验证集，`test_size`参数指定了验证集占总数据集的比例，`random_state`参数用于设置随机数种子，保证每次划分的结果都一样。最后，打印出训练集和验证集的大小。

相关问题

1. 从给出的csv文件中加载数据，并划分为训练集和验证集，划分比例为：训练集/验证集=7/3。注意需要做数据的标准化，可使用pandas读取数据，再将dataframe转成numpy数组(to_numpy())，然后打乱数据、再切片、值标准化。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将dataframe转成numpy数组
data = data.to_numpy()

# 打乱数据
data = shuffle(data)

# 划分数据
train_size = int(len(data) * 0.7)
train_data = data[:train_size]
val_data = data[train_size:]

# 对训练集和验证集进行标准化
scaler = StandardScaler()
train_data[:, :-1] = scaler.fit_transform(train_data[:, :-1])
val_data[:, :-1] = scaler.transform(val_data[:, :-1])

pycharm从给出的csv文件中加载数据，并划分为训练集和验证集，划分比例为：训练集/验证集=7/3

以下是使用Python代码在PyCharm中从给定的CSV文件中加载数据并将其分为训练集和验证集的示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Load data from CSV file
data = pd.read_csv('filename.csv')

# Split data into training and validation sets
train_data, val_data = train_test_split(data, test_size=0.3, random_state=42)

# Print number of samples in each set
print('Number of samples in training set:', len(train_data))
print('Number of samples in validation set:', len(val_data))

在上面的代码中，我们首先使用pandas库的read_csv()函数从名为“filename.csv”的CSV文件中加载数据。然后，我们使用scikit-learn库的train_test_split()函数将数据分为训练集和验证集，其中测试集占30％，随机状态设置为42以确保结果可重复。最后，我们打印每个集合中的样本数。