我有一个数据，格式为Dictionary<string,List<string>>。字典的Key包含class_name，字典的Value包含图片。最终，我在本地电脑上生成了这个字典作为数据集。然而，我必须在C#代码中将所有数据按照train(%80)/test(%10)/valid(%10)的比例进行拆分。例如，我选择了90张图片，并且有3个类，每个类有30张图片。拆分后，训练集的每个类必须包含24张图片，测试集和验证集各包含3张图片。请问如何实现这一点？有谁能帮我吗？我分享了一张png图片以帮助理解。输入图片描述

回答：

这个函数将把你的字典拆分为3部分。你可以通过更改循环条件来修改它。如果列表的计数大于1（因为使用了Math.Ceiling函数），它将正常工作。

(Dictionary<string, List<string>> trainData, Dictionary<string, List<string>> testData, Dictionary<string, List<string>> validData) SplitData(Dictionary<string, List<string>> data){    var random = new Random();    var train = new Dictionary<string, List<string>>();    var test = new Dictionary<string, List<string>>();    var valid = new Dictionary<string, List<string>>();    foreach (KeyValuePair<string, List<string>> dataClass in data)    {        train[dataClass.Key] = dataClass.Value.ToList();        test[dataClass.Key] = new List<string>();        valid[dataClass.Key] = new List<string>();        for (int i = 0; i < Math.Ceiling(0.1 * dataClass.Value.Count); i++)        {            int idx = random.Next(train[dataClass.Key].Count);            test[dataClass.Key].Add(train[dataClass.Key][idx]);            train[dataClass.Key].RemoveAt(idx);        }        for (int i = 0; i < Math.Ceiling(0.1 * dataClass.Value.Count); i++)        {            int idx = random.Next(train[dataClass.Key].Count);            valid[dataClass.Key].Add(train[dataClass.Key][idx]);            train[dataClass.Key].RemoveAt(idx);        }    }    return (train, test, valid);}