# 用Python切割数据集的全流程指南
在机器学习和数据分析中，切割数据集是一个重要的步骤。通常情况下，我们需要将整个数据集分成训练集和测试集，以便在训练模型的同时能够评估其性能。本文将详细介绍如何用Python进行数据集切割，从流程、代码到注释，帮助你轻松上手。
## 整体流程
下面以表格的形式展示整个切割数据集的流程：
| 步骤 | 描述
# 数据集的切割：Python 实现指南
在数据科学和机器学习领域，数据集的切割（或称为数据分割）是一个至关重要的步骤。通过将数据集拆分为训练集、验证集和测试集，我们可以更好地评估和优化我们的模型。本文将重点介绍如何使用 Python 来实现数据集的切割，包括带有代码示例的详细指南。
## 为什么需要数据集切割？
数据集切割的主要目的是为了模型的有效评估。分割数据集有几个关键好处：
1.
Python获取系统时间和格式化时间显示前面一篇文章介绍了，Python如何读取config.ini文件，还有如何获取当前项目根目录相对路径写法。在实际项目的开发，获取项目根路径的相对路径写法是很有必要的，不要去是绝对路径。因为，你自己开发的一个项目，如果拷贝到别的电脑里，发现运行不了，需要更改很多文件的路径，那是不是很失败。本篇文章介绍如何去获取和打印格式化系统时间，我们很多时候，看到一些日志，
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2023-12-25 13:52:18
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一、切片简介切片是python中的高级特性，Python的切片操作非常灵活强大、优雅简洁，如果能全面掌握和正确的运用，会对编写Python代码水平会有很大提升。切片的基本语法格式如下：str[begin:end:step]str: 字符串或列表。begin: 切片的起始位置。默认为0end: 切片的截止位置。默认为-1，且包含-1step: 切片的间隔。step不能为0。默认为1截取的区间为左闭右
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2023-09-01 22:28:41
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什么是列表：列表（list）是Python以及其他语言中最常用到的数据结构之一。Python使用使用中括号 [ ] 来解析列表。列表是可变的（mutable）——可以改变列表的内容。 对应操作：1 查（［］）1 names_class2=['张三','李四','王五','赵六']
2
3 # print(names_class2[2])
4 # print(names_c
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2024-07-05 20:25:17
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车牌识别的7个字符切割，可能大家都听过是所谓的连通域法切割，可是何为连通域呢，估计98.98%的朋友，包括绝大部分老师都不知道所以然，今天就该问题抽丝剥茧进行讲解。先来一段代码：% 7个分割字符
function [word,result]=getword(d)
word=[];flag=0;y1=8;y2=0.5;
while flag==0
[m,n]=size(d);
wi
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2024-08-09 16:53:12
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数组切割 个人信息：就读于燕大本科软件project专业 眼下大三; 本人博客：google搜索“cqs_2012”就可以; 个人爱好：酷爱数据结构和算法，希望将来从事算法工作为人民作出自己的贡献; 编程语言：C++ ; 编程坏境：Windows 7 专业版 x64; 编程工具：vs2008; 制图工具：office 2010 powerpoint; 硬件信息：7G-3 笔记本; 真言 痛的领
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2023-11-18 19:51:42
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需求压测随机抽取10w数据中自定义区间的指定数量数据进行压
原创
2022-09-20 22:38:45
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文章目录一:参考博文:二：Mycat水平切割数据库安装所需工具1.下载并安装linux2.安装jdk1.83.安装mysql4.安装Mycat配置Mycat1.配置wrapper.conf2.配置schema.xml3.server.xml测试1.运行并连接mycat2.插入数据进行分片 一:参考博文:【Mycat】数据库性能提升利器（二）——Mycat数据切分Mycat安装与配置详解Mycat
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2024-07-18 21:15:30
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字符串切割函数split，以及需要留意的深坑!
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2023-05-30 20:41:17
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关于Python列表操作的切片和计算方式：清晨这篇文章将为大家详细讲解有关Python列表操作的切片和计算方式，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。Python-列表：1、列表的左切片、右切片以及中间切片切左切右切中间除了使用索引来访问单个元素之外，还可以使用切片来访问指定范围内的元素访问第2,3,4三个元素：word = [
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2023-08-09 15:56:42
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函数名：train_test_split
所在包：sklearn.model_selection
功能：划分数据的训练集与测试集
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2023-05-24 09:37:31
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目录sklearn中文文档 1.17. 神经网络模型（有监督） - sklearnhttps://www.scikitlearn.com.cn/0.21.3/18/#sklearn%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%C2%A01.17.%20%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A8%A1%E5%9E%8B%
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2024-04-28 15:06:51
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无论是训练机器学习或是深度学习，第一步当然是先划分数据集啦，今天小白整理了一些划分数据集的方法，希望大佬们多多指教啊，嘻嘻~首先看一下数据集的样子，flower_data文件夹下有四个文件夹，每个文件夹表示一种花的类别 划分数据集的主要步骤：1. 定义一个空字典，用来存放各个类别的训练集、测试集和验证集，字典的key是类别，value也是一个字典，存放
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2023-05-19 11:28:16
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01Seaborn自带数据集在学习Pandas透视表的时候，大家应该注意到，我们使用的案例数据"泰坦尼克号"来自于seaborn自带的在线数据库，我们可以通过seaborn提供的函数load_dataset("数据集名称")来获取线上相应的数据，返回给我们的是一个pandas的DataFrame对象。import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('tita
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2023-07-03 19:25:38
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一、数据来源本节选用的是Python的第三方库seaborn自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的数据，其中total_bill为消费总金额、tip为小费金额、sex为顾客性别、smoker为顾客是否吸烟、day为消费的星期、time为聚餐的时间段、size为聚餐人数。import numpy as npfrom pandas import Series,DataFrameimport
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2023-10-12 23:53:35
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大家好，今天我来给大家介绍一款用于做EDA(探索性数据分析)的利器，并且可以自动生成代码，帮助大家极大节省工作时间与提升工作效率的利器。这款神器就是 Bamboolib，可以将其理解为Pandas的GUI扩展工具，喜欢记得关注、收藏、点赞。【注】完整版代码、数据、技术交流文末获取。它具备如下功能：查看DataFrame数据集与Series数据集过滤数据数据的统计分析绘制交互式图表文本数据的操作数据
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2023-09-15 11:47:50
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python自带的数据集波士顿房价数据，回归from sklearn import datasets
boston = datasets.load_boston()iris （鸢尾花）数据集，分类from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()糖尿病数据集，回归from skearn import datasets
diabetes
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2023-06-09 09:46:52
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sklearn提供的自带的数据集sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_<name>可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_<name>计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datas
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2023-09-25 22:41:58
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URL很简单，数据集分散开在一个URL页面上，单个用手下载很慢，这样可以用python辅助下载；问题：很多国外的数据集，收到网络波动的影响很大，最好可以添加一个如果失败就继续请求的逻辑，这里还没有实现；代码都是这位大神的，感谢，我再上面稍微改了一点点，加了异常处理。 '''
downloading dataset on one html page
'''
import requests
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2023-05-28 21:08:41
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