Python 将SVM文件矩阵拆分为4部分

我有两个文件，分为训练集和测试集

traindata = load_svmlight_file("training")
testdata = load_svmlight_file("testing")
Xtrain = traindata[0].todense()
ytrain = traindata[1]
Xtest = testdata[0].todense()
ytest = testdata[1]

我想将Xtest和ytest分为4部分：

Xtest1，ytest1 Xtest2，ytest2， Xtest3，ytest3， Xtest4，ytest4

我的直觉是使用sklearn.train\u test\u split，但我不确定。执行此操作的最佳方法是什么？

您可以使用以下方法：

我使用了

np.random.permutation

来防止数据被随机分割。如果您只想将其拆分为连续的部分，可以删除

np.random.permutation

您可以使用以下方法执行此操作：

我使用了

np.random.permutation

来防止数据被随机分割。如果只想将其拆分为连续的部分，可以删除

np.random.permutation

import numpy as np
test=np.arange(21)
xtest1,xtest2,xtest3,xtest4 = np.array_split(np.random.permutation(test),4)