在訓練模型中， 往往需要對數據集進行處理，從數據集中隨機選取部分數據作為訓練集，而另一部分數據作為測試集，一個常用的方法是隨機選取索引，下面介紹兩種從0~n中隨機選取x個不重復索引的方法。
注意下述兩種方法選出來的都是整數。

方法一、用python的random

import random def getRandomIndex(n, x):# 索引范圍為[0, n), 隨機選x個不重復index = random.sample(range(n), x)return index

方法二、用numpy.random.choice

import numpy as np def getRandomIndex(n, x):# 索引范圍為[0, n)，隨機選x個不重復，注意replace=False才是不重復，replace=True則有可能重復index = np.random.choice(np.arange(n), size=x, replace=False)return index

那么到這兒已經獲取到測試集的索引了，那么得將其余的索引單獨做一個數組作為訓練集的索引，做法如下

import numpy as np # 先根據上面的函數獲取test_index test_index = np.array(getRandomIndex(n, x)) # 再講test_index從總的index中減去就得到了train_index train_index = np.delete(np.arange(n), test_index)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python/numpy随机选取训练集/测试集索引的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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