Python 基于百分比水平拆分二维numpy数组

我希望能够将2D

numpy

水平拆分为两个拆分（80%和20%）。我尝试过使用

np.vsplit（）

，但它似乎不适合这种情况。例如，假设我有以下大小为（6,3）的矩阵。我想将其水平分为80%和20%[大约（5,3），（1,3）]，所以我尝试了以下方法：

M = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9], [10,11,12], [77,54,11], [424,78,98]]
M = np.asarray(M)
arr1 = np.vsplit(M, int(M.shape[0]* 0.8))[0]  # 80% of data goes to arr1
arr2 = np.vsplit(M, int(M.shape[0]* 0.2))[1]  # 20% of data goes to arr2

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我知道这种尝试是不正确的，但我无法修复它（实际上仍在学习python）。如果有人可以帮助修改此代码，请谅解。谢谢

您可以使用索引（或使用）：

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你可以根据自己的意愿对列表进行切片

M = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9], [10,11,12], [77,54,11], [424,78,98]]

M = np.asarray(M)

a80=M[:(round(0.8*len(M[:,2]))),:]
a20=M[:(round(0.2*len(M[:,2]))),:]
print(a80,"\n\n",a20)

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关于这次分裂，你的最终目标是什么？如果您是为了机器学习而这样做的，sklearn已经有了

train\u test\u split

，它已经做到了这一点。如果你只是确定地拆分2D矩阵，那么为什么不直接使用索引呢？@Dan感谢你指出这一点。这是我的错。我修改了当前解决方案中未使用的POSIT。我已经提到这一点。

M = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9], [10,11,12], [77,54,11], [424,78,98]]

M = np.asarray(M)

a80=M[:(round(0.8*len(M[:,2]))),:]
a20=M[:(round(0.2*len(M[:,2]))),:]
print(a80,"\n\n",a20)