jupyter中测试集与训练集怎么按顺序划分

如果你想要按照顺序划分训练集和测试集，可以使用 Python 的切片（slice）功能。假设你有一个包含 100 个样本的数据集，希望将前 70% 的样本作为训练集，后 30% 的样本作为测试集，可以使用以下代码：

data = [...] # 包含所有数据的列表
split_ratio = 0.7
split_index = int(len(data) * split_ratio)
train_data = data[:split_index]
test_data = data[split_index:]

在这个例子中，`split_index` 表示切分数据的位置，即前 70% 的位置。`train_data` 列表包含了前 70% 的数据，`test_data` 列表包含了后 30% 的数据。

如果你使用的是 Jupyter Notebook，可以在一个单元格中定义 `data` 列表，然后再使用另一个单元格来划分数据集。这样做的好处是，你可以在不同的单元格中尝试不同的划分比例，而不需要每次都重新加载数据。