在 Python 中使用 random.sample() 后如何获取剩余样本？

Question

我有一个很大的元素列表（在这个例子中，我假设它是用数字填充的）。例如：l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 现在我想从该列表中抽取 2 个样本，一个包含 80% 的元素（当然是随机选择的），另一个包含剩余元素（20%），所以我可以使用较大的用于训练机器学习工具，其余的用于测试该训练。我使用的函数来自random，我是这样使用的：

sz = len(l) #Size of the original list
per = int((80 * sz) / 100) #This will be the length of the sample list with the 80% of the elements (I guess)
random.seed(1) # As I want to obtain the same results every time I run it.
l2 = random.sample(l, per)

我不完全确定，但我相信使用该代码我会得到一个包含 80% 数字的随机样本。

l2 = [3,4,7,2,9,5,1,8]

尽管如此，我似乎无法找到使用剩余元素 l3 = [6,10] 获取另一个示例列表的方法（sample() 函数不会删除它从原始列表中获取的元素）。你能帮我么？提前谢谢你。

Answer 1

你可以这样做：

from random import sample

data = [1, 2, 3, 4, 5]

training = sample(a, len(data)*cut)

testing = [value for value in data if value not in training]

Answer 2

对我来说，以下代码可以将一个列表随机拆分为两个（训练/测试）集，尽管大多数机器学习库都包含前面提到的易于使用的拆分函数：

l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
sz = len(l)
cut = int(0.8 * sz) #80% of the list
shuffled_l = random.shuffle(l)
l2 = shuffled_l[:cut] # first 80% of shuffled list
l3 = shuffled_l[cut:] # last 20% of shuffled list