python分割数据集代码
时间: 2023-07-09 11:50:25 浏览: 50
以下是Python中分割数据集的代码示例:
```python
import random
def split_dataset(dataset, split_ratio):
"""
分割数据集的函数
:param dataset: 原始数据集
:param split_ratio: 分割比例
:return: 训练集和测试集
"""
train_size = int(len(dataset) * split_ratio)
train_set = []
test_set = list(dataset) # 复制原始数据集以便随机删除
while len(train_set) < train_size:
index = random.randrange(len(test_set))
train_set.append(test_set.pop(index))
return train_set, test_set
```
其中,`dataset`是原始数据集,`split_ratio`是分割比例。函数首先计算出训练集的大小,然后从原始数据集中随机选择训练集的样本,并将其删除,直到训练集的大小达到预设值。分割后,返回训练集和测试集两个列表。
相关问题
python数据集分割代码
数据集分割通常是指将一个大的数据集划分成训练集、验证集和测试集三个部分。下面是一个简单的 Python 代码示例,用于将数据集按指定比例分割成训练集、验证集和测试集。
```python
import os
import random
import shutil
# 数据集路径
dataset_dir = 'path/to/dataset'
# 训练集、验证集和测试集所占比例
train_ratio = 0.7
val_ratio = 0.2
test_ratio = 0.1
# 新建存放划分后数据集的文件夹
if not os.path.exists('path/to/split_dataset'):
os.mkdir('path/to/split_dataset')
# 遍历数据集文件夹中的所有文件
files = os.listdir(dataset_dir)
random.shuffle(files)
# 计算划分后各个部分的文件数量
total_num = len(files)
train_num = int(total_num * train_ratio)
val_num = int(total_num * val_ratio)
test_num = total_num - train_num - val_num
# 将文件按顺序分割成训练集、验证集和测试集,并复制到新的文件夹中
for i, file in enumerate(files):
if i < train_num:
shutil.copy(os.path.join(dataset_dir, file), 'path/to/split_dataset/train')
elif i < train_num + val_num:
shutil.copy(os.path.join(dataset_dir, file), 'path/to/split_dataset/val')
else:
shutil.copy(os.path.join(dataset_dir, file), 'path/to/split_dataset/test')
```
在上述代码中,`dataset_dir` 是指原始数据集所在的文件夹路径,`train_ratio`、`val_ratio` 和 `test_ratio` 分别是训练集、验证集和测试集所占比例。代码使用了 Python 内置的 `random.shuffle` 函数来随机打乱数据集中的文件顺序,然后按照指定比例划分成三个部分,并将划分后的文件复制到新的文件夹中。请注意修改代码中的路径信息以适应自己的数据集目录结构。
python从csv数据分割数据集代码
以下是Python中从CSV文件中分割数据集的代码示例:
```python
import csv
import random
def split_dataset(input_file, output_file1, output_file2, split_ratio):
"""
从CSV文件中分割数据集的函数
:param input_file: 输入文件的路径
:param output_file1: 输出文件1的路径
:param output_file2: 输出文件2的路径
:param split_ratio: 分割比例
"""
with open(input_file, 'rt') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
dataset = list(reader)
train_size = int(len(dataset) * split_ratio)
train_set = []
test_set = list(dataset)
while len(train_set) < train_size:
index = random.randrange(len(test_set))
train_set.append(test_set.pop(index))
with open(output_file1, 'wt', newline='') as train_csvfile:
train_writer = csv.writer(train_csvfile)
train_writer.writerows(train_set)
with open(output_file2, 'wt', newline='') as test_csvfile:
test_writer = csv.writer(test_csvfile)
test_writer.writerows(test_set)
```
其中,`input_file`是输入文件的路径,`output_file1`和`output_file2`是输出文件的路径,`split_ratio`是分割比例。函数首先读取CSV文件并将其转换为列表格式,然后根据分割比例划分训练集和测试集,并将它们分别写入到输出文件1和输出文件2中。