data_spilt(data, fr=None, num_2_generate=20, fs=None)数据集划分

`data_split`是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。它的参数如下：

- `data`：输入的数据集，可以是一个列表、数组或其他形式的数据结构。
- `fr`：训练集的比例，默认为`None`，表示使用默认的训练集比例（0.8）。
- `num_2_generate`：如果`fr`为`None`，则使用`num_2_generate`参数生成训练集大小，测试集大小为`data`的长度减去训练集大小。默认值为`20`。
- `fs`：随机数生成器的种子，默认为`None`，表示使用系统时间作为种子。

函数的输出是一个长度为2的元组，分别为训练集和测试集。例如：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
train, test = data_split(data, fr=0.7)
print(train)  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
print(test)  # [8, 9, 10]

在这个例子中，数据集被划分为训练集（70%）和测试集（30%）。

相关问题

def spiltDataSet(dataSet, n_folds): fold_size = int(len(dataSet) / n_folds) dataSet_copy = list(dataSet) dataSet_spilt = []

这是一个数据集分割的函数，将数据集分成 n_folds 份，每份大小为 fold_size。其中，dataSet 是原始数据集，n_folds 是分割的份数。函数的具体实现如下：

def spiltDataSet(dataSet, n_folds):
    fold_size = int(len(dataSet) / n_folds)
    dataSet_copy = list(dataSet)
    dataSet_spilt = []
    for i in range(n_folds):
        fold = []
        while len(fold) < fold_size:
            index = randrange(len(dataSet_copy))
            fold.append(dataSet_copy.pop(index))
        dataSet_spilt.append(fold)
    return dataSet_spilt

这个函数会将原始数据集 dataSet 复制一份，然后随机从中取出 fold_size 个样本，组成一个 fold，重复 n_folds 次，最终得到 n_folds 个 fold，作为分割后的数据集。

hexonic_pdf_spilt_erge

Hexonic PDF Split and Merge 是一款功能强大的 PDF 文件分割和合并工具。它可以帮助用户将一个或多个 PDF 文件分割成多个单独的文件，或者将多个 PDF 文件合并为一个文件。

使用 Hexonic PDF Split and Merge 非常简单。首先，用户可以选择要分割的 PDF 文件或要合并的多个 PDF 文件。然后，用户可以设置分割或合并的方式。例如，用户可以选择按页码范围进行分割，按固定页数进行分割，或者将多个文件按顺序合并。

此外，Hexonic PDF Split and Merge 还提供了其他一些有用的功能。例如，用户可以添加页眉和页脚，设置分割后的文件命名方式，指定输出文件夹等等。这些功能使得用户可以根据自己的需求和喜好来定制分割和合并的过程。

Hexonic PDF Split and Merge 还具有快速和高效的特点。它可以处理大型 PDF 文件，并在短时间内完成分割和合并的操作。这使得用户可以更快速地处理和管理大量的 PDF 文件。

总之，Hexonic PDF Split and Merge 是一款非常实用的工具，适用于需要频繁处理 PDF 文件的用户。它不仅简单易用，还提供了多种功能和定制选项，帮助用户更高效地进行文件分割和合并操作。