在机器学习或者深度学习中，我们常常碰到一个问题是数据集的切分。比如在一个比赛中，举办方给我们的只是一个带标注的训练集和不带标注的测试集。其中训练集是用于训练，而测试集用于已训练模型上跑出一个结果，然后提交，然后举办方验证结果给出一个分数。但是我们在训练过程中，可能会出现过拟合等问题，会面临着算法和模型的选择，此时，验证集就显得很重要。通常，如果数据量充足，我们会从训练集中划分出一定比例的数据来作为验证集。
每次划分数据集都手动写一个脚本，重复性太高，因此将此简单的脚本放到自己的博客。代码如下：
import random
def split(full_list,shuffle=False,ratio=0.2):
n_total = len(full_list)
offset = int(n_total * ratio)
if n_total==0 or offset<1:
return [],full_list
if shuffle:
random.shuffle(full_list)
sublist_1 = full_list[:offset]
sublist_2 = full_list[offset:]
return sublist_1,sublist_2
if __name__ == "__main__":
li = range(5)
sublist_1,sublist_2 = split(li,shuffle=True,ratio=0.2)
print sublist_1,len(sublist_1)
print sublist_2,len(sublist_2)
其中，main为测试代码。假如训练集给出的是一个文件，我们先将文件读到列表中，然后再调用split。
