请提供一段pathon划分训练集和训练集的代码

好的，我可以提供一段Python代码分割训练集和验证集的示例代码，如下所示：

import os
import random

def split_train_val(data_dir, val_ratio):
    """
    分割训练集和验证集，data_dir为数据集的路径，val_ratio为验证集所占比例
    """
    # 获取所有图片的路径和标签
    images = []
    labels = []
    for label in os.listdir(data_dir):
        for img in os.listdir(os.path.join(data_dir, label)):
            images.append(os.path.join(data_dir, label, img))
            labels.append(label)
   
    # 随机打乱索引
    len_data = len(images)
    index_list = range(len_data)
    random.shuffle(list(index_list))

    # 划分训练集和验证集的索引
    split_index = int(len_data * val_ratio)
    val_index = index_list[:split_index]
    train_index = index_list[split_index:]

    # 根据索引获取训练集和验证集的路径和标签
    train_images = [images[i] for i in train_index]
    train_labels = [labels[i] for i in train_index]
    val_images = [images[i] for i in val_index]
    val_labels = [labels[i] for i in val_index]

    return train_images, train_labels, val_images, val_labels

此代码可以将一个数据集按照一定比例分割成训练集和验证集，其中data_dir为数据集的路径，val_ratio为验证集所占比例。函数返回训练集和验证集图片路径和对应标签的列表。