我有一个 numpy 数组“my_data”。我正在尝试随机拆分此数据集。但是，当我使用以下代码执行此操作时，我得到一个“train”数组和一个“test”数组。训练数组和测试数组在列中有一些行。
training_idx = np.random.randint(my_data.shape[0], size=split_size)
test_idx = np.random.randint(my_data.shape[0], size=len(my_data)-split_size)
train, test = my_data[training_idx,:], my_data[test_idx,:]
我的目的是首先随机找到训练数组，然后将 my_data 中不在训练数组中的任何行作为测试数组的一部分。
在 numpy 中有没有办法做到这一点？ (我避免使用 sklearn 来拆分我的数据)
我在此处引用这篇文章以获取我的数据集。 How to split/partition a dataset into training and test datasets for, e.g., cross validation?
如果我按照这篇文章的逻辑进行编码，我最终会得到训练和测试数据集，其中训练和测试中有一些冗余行。我打算制作不常见行的训练和测试数据集。
最佳答案
正在关注 this answer你可以这样做:
train_idx = np.random.randint(my_data.shape[0], size=split_size)
mask = np.ones_like(my_data, dtype=bool)
mask[train_idx] = False
train, test = my_data[~mask], my_data[mask]
不过，正如 Poojan 所建议的，更自然的方法是对数据进行切片排列。
permuted = np.random.permutation(my_data)
train, test = permuted[:split_size], permuted[split_size:]
关于python - 将数据集拆分为两个非冗余的 numpy 数组？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54564784/