有250个随机生成的数据点，获取方式如下：

[X, y] = getDataSet()  # getDataSet() 随机生成250个数据点

X 看起来像这样：

[array([[-2.44141527e-01, 8.39016956e-01],        [ 1.37468561e+00, 4.97114860e-01],        [ 3.08071887e-02, -2.03260255e-01],...

而 y 看起来像这样：

y is array([[0.],            [0.],            [0.],...

（它也包含1）

所以，我试图将 [X, y] 分为训练集和测试集。训练集应该是从随机生成的数据点中随机选择的120个数据点。我生成训练集的方式如下：

nTrain = 120maxIndex = len(X)randomTrainingSamples = np.random.choice(maxIndex, nTrain, replace=False)trainX = X[randomTrainingSamples, :]  # 训练样本trainY = y[randomTrainingSamples, :]  # 训练样本的标签    nTrain X 1

现在，我似乎无法弄清楚如何获取测试集，即未包含在训练集中的另外130个随机生成的数据点：

testX =  # 测试样本testY =  # 测试样本的标签 nTest x 1

非常感谢您的建议！

回答：

您可以尝试这样做。

randomTestingSamples = [i for i in range(maxIndex) if i not in randomTrainingSamples]testX =  X[randomTestingSamples, :]  # 测试样本testY =  y[randomTestingSamples, :]  # 测试样本的标签 nTest x 1