TypeError：尝试在训练和测试集中随机拆分数据答案

【问题标题】：TypeError: Trying to split data randomly in training and test setTypeError：尝试在训练和测试集中随机拆分数据
【发布时间】：2019-09-03 14:03:58
【问题描述】：

我想将前 70% 的洗牌数据作为训练数据，其余的作为测试数据，但我收到了那个奇怪的错误。

我查看了其他有该错误的代码示例，但不明白，抱歉。

import numpy as np

segment_relative_path = ["a", "b", "c", "d", "e", "f"]
idx = np.random.permutation(len(segment_relative_path))
train_data = segment_relative_path[idx[:int(0.7*len(idx))]]

这给出了：

TypeError：只有整数标量数组可以转换为标量索引。

为了避免该错误，我必须进行哪些更改？

【问题讨论】：

这会起作用 - 您的代码有语法错误。 train_data = segment_relative_path[:int(.7*len(idx))]
感谢您的分析，但我基本上想做的是：stackoverflow.com/questions/43229034/…
您提到的答案只是随机化数据[自变量和因变量]，而不是将其拆分为训练/测试。
是的，我想随机化数据并使用前 70% 的随机化数据作为训练集。

标签： python-3.x numpy typeerror

【解决方案1】：

您正在尝试将索引数组用于列表。列表只接受标量整数索引。但是，如果您将 segment_relative_path 转换为数组，它将起作用：

import numpy as np

segment_relative_path = ["a", "b", "c", "d", "e", "f"]
idx = np.random.permutation(len(segment_relative_path))
train_data = np.array(segment_relative_path)[idx[:int(0.7*len(idx))]]

【讨论】：

就是这样！谢谢！