def split_train_test(): global file_path, train_ratio data = pd.read_csv(file_path) train, test = train_test_split(data, train_size=train_ratio) text_output.insert(tk.END, "训练集大小：{}\n".format(len(train))) text_output.insert(tk.END, "测试集大小：{}\n".format(len(test)))解释每一句代码含义

这段代码实现了将一个csv文件中的数据划分为训练集和测试集的过程。具体解释如下：

1. `global file_path, train_ratio`: 声明了两个全局变量 `file_path` 和 `train_ratio`，`file_path`表示csv文件的路径，`train_ratio`表示数据划分时训练集占比。

2. `data = pd.read_csv(file_path)`: 使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数读取csv文件中的数据，并将其存储在变量 `data` 中。

3. `train, test = train_test_split(data, train_size=train_ratio)`: 使用 scikit-learn 库中的 `train_test_split` 函数将数据划分为训练集和测试集，并将其分别存储在变量 `train` 和 `test` 中。其中，`train_size` 参数指定训练集占比。

4. `text_output.insert(tk.END, "训练集大小：{}\n".format(len(train)))`: 将训练集大小输出到 GUI 界面中，`text_output` 是一个文本框控件，`tk.END` 表示在文本框的末尾插入内容，`len(train)` 表示训练集的长度。

5. `text_output.insert(tk.END, "测试集大小：{}\n".format(len(test)))`: 将测试集大小输出到 GUI 界面中，和上一步类似。