划分数据集是怎么打乱的

划分数据集时，可以使用 Python 中的 random 模块中的 shuffle 函数来打乱数据集。shuffle 函数可以对列表、数组等序列类型进行随机打乱操作。

例如，假设我们有一个包含 1000 个样本的数据集，我们想把这个数据集划分为训练集、验证集和测试集，比例分别为 6：2：2，可以按如下方式进行：

import random

# 读取数据集
data = [...]  # 1000个样本

# 打乱数据集
random.shuffle(data)

# 计算切分位置
train_size = int(0.6 * len(data))
val_size = int(0.2 * len(data))

# 切分数据集
train_data = data[:train_size]
val_data = data[train_size:train_size+val_size]
test_data = data[train_size+val_size:]

在上面的代码中，我们首先使用 random.shuffle 函数对数据集进行了打乱操作，然后根据比例计算了训练集、验证集和测试集的大小，并使用列表的切片操作将数据集划分为三个部分。

相关问题

划分数据集不打乱顺序python

如果你想按照原始数据集中的顺序来划分你的数据集，你可以使用Python中的切片操作。这些操作允许你从一个列表、数组或其他序列中选择一个连续的子序列，而不会改变原始数据的顺序。

举个例子，如果你想将一个列表划分成训练集和测试集，保留原始数据的顺序，你可以使用以下代码：

# 假设 `data` 是你的原始数据列表
train_size = int(0.8 * len(data))   # 80% 的数据用于训练
train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:]

这里，我们使用了Python中的切片操作，将前80%的元素分配给训练集，将剩余的20%分配给测试集。由于我们使用了相同的原始数据列表 `data` 来构建训练集和测试集，因此它们的顺序是相同的。

你可以根据需要调整分割比例来创建不同大小的训练集和测试集。同时，如果你想进一步划分这些集合，也可以使用类似的方法来创建验证集：

pytorch划分数据集

可以使用PyTorch的数据加载类`torch.utils.data.Dataset`和数据加载器`torch.utils.data.DataLoader`来划分数据集。具体方法如下：

1. 首先，将数据集分成训练集、验证集和测试集。

2. 使用`torch.utils.data.Dataset`创建自定义数据集。

3. 使用`torch.utils.data.DataLoader`加载数据集。

4. 对数据集进行分批、打乱等操作。

举个例子，假设有一个数据集`my_data`，需要将其分成训练集、验证集和测试集，比例为8:1:1，然后进行加载和处理。可以使用以下代码：

import torch.utils.data as data

# 初始化数据集
my_dataset = MyDataset()

# 数据集总大小
dataset_size = len(my_dataset)

# 分割索引
train_index = int(dataset_size * 0.8)
val_index = int(dataset_size * 0.9)

# 划分数据集
train_dataset, val_dataset, test_dataset = data.random_split(
    my_dataset, [train_index, val_index - train_index, dataset_size - val_index])

# 定义数据加载器
batch_size = 16
train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
val_loader = data.DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

以上代码将数据集划分成了训练集、验证集和测试集，并对每个数据集进行了加载和处理，同时进行了分批和打乱操作。