在Python中，随机划分通常用于将数据集分为训练集和测试集，以便在训练模型时进行交叉验证。这种划分方法可以帮助评估模型在未见过的数据上的表现。以下是使用Python进行随机划分的基本步骤：
1. 导入必要的库，如`numpy`和`sklearn`。
2. 使用`numpy.random.seed`设置随机种子，以确保每次运行代码时随机数序列保持一致。
3. 使用`sklearn.model_selection.train_test_split`函数进行数据集的随机划分。
4. 指定`test_size`参数来定义测试集的大小，`train_size`参数来定义训练集的大小，或者两者都指定以划分出特定比例的数据。
5. 调用函数并打印结果，以确认划分是否正确。
例如，使用`sklearn`库进行数据集随机划分的代码如下：
import numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_split设置随机种子np.random.seed（42）假设X是你的数据集，y是你的标签X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, test_size=0.2, random_state=42）print（"训练集大小：", len（X_train））print（"测试集大小：", len（X_test））
这段代码将数据集随机划分为80%的训练集和20%的测试集。