将iris.txt数据集的前80个样本做训练集，后20个样本做测试集,并存为两个txt文件

好的，以下是将数据集划分为训练集和测试集，并将它们保存到txt文件的代码：

import numpy as np

# 读取数据集
data = np.loadtxt('iris.txt', delimiter=',')

# 取出前80个样本作为训练集，后20个样本作为测试集
train_data = data[:80, :-1]
train_label = data[:80, -1]
test_data = data[80:, :-1]
test_label = data[80:, -1]

# 将训练集保存到txt文件中
train_data_with_label = np.column_stack((train_data, train_label))
np.savetxt('train_data.txt', train_data_with_label, fmt='%.2f')

# 将测试集保存到txt文件中
test_data_with_label = np.column_stack((test_data, test_label))
np.savetxt('test_data.txt', test_data_with_label, fmt='%.2f')

这个代码将`iris.txt`数据集读取到一个numpy数组中，然后将前80个样本作为训练集，后20个样本作为测试集。接着，将训练集和测试集分别保存到`train_data.txt`和`test_data.txt`文件中。其中，`fmt='%.2f'`表示将数据以保留两位小数的浮点数形式保存。