将数据集拆按照7:3的比例拆分为训练集和测试集合，拆分原则：同一名同学的手写体要么全部在训练集中，要么全部在测试集中。的python代码

好的，以下是一个简单的Python代码示例，用于将数据集按照7:3的比例拆分为训练集和测试集，同时保证同一名同学的手写体数据全部在训练集或测试集中：

import random

# 假设数据集已经读取到了data中，其结构为[[(name, img), ...], ...]
# 其中name为同学姓名或学号，img为手写体图像数据

train_data = []
test_data = []

for student_data in data:
    name = student_data[0][0]  # 获取同学姓名或学号
    imgs = [d[1] for d in student_data]  # 获取同学所有手写体图像数据
    random.seed(name)  # 使用同学姓名或学号作为随机数种子
    if random.random() <= 0.7:  # 生成一个随机数，如果小于等于0.7，放入训练集
        train_data.extend(student_data)
    else:
        test_data.extend(student_data)  # 否则放入测试集

print(f"训练集大小: {len(train_data)}, 测试集大小: {len(test_data)}")

这段代码首先遍历所有同学的手写体数据，对于每个同学的数据，使用同学姓名或学号作为随机数种子，生成一个随机数。如果随机数小于等于0.7，则将该同学的所有手写体数据放入训练集；否则放入测试集。最终输出训练集和测试集的大小。