python将数据集按顺序划分测试集和训练集，并获得训练集和测试集的的输入值和输出值

你可以使用sklearn库中的train_test_split函数对数据集进行划分。该函数可以按照指定的比例或数量将数据集划分为训练集和测试集。下面是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设X为输入值，y为输出值
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# test_size表示测试集占总数据集的比例，random_state为随机种子，保证每次划分结果一致

# 输出划分后的训练集和测试集
print("训练集输入值：", X_train)
print("训练集输出值：", y_train)
print("测试集输入值：", X_test)
print("测试集输出值：", y_test)

其中，X_train和y_train为训练集的输入值和输出值，X_test和y_test为测试集的输入值和输出值。