在Python中以任意块分割矩阵（或数组）的优雅方法

Question

我在一个数据集上做k倍交叉验证，为此我需要将我的数据分成两部分，一部分是训练集，另一部分是测试集。你知道吗

到目前为止，我已经成功地将数据集拆分为我的测试集：

testindices = range(idx*testsize, (idx*testsize) + testsize) 
testset = dataset[testindices,0:numfeatures] 

其中idx是第k次折叠，或者换句话说是块起始索引。这很简单。我被困在如何得到另一部分，即车列？它基本上是一个集不同的操作，由此产生的列车集是所有除了测试集？你知道吗

Answer 1

我明白了

folds = np.concatenate([range(idx+1,10), range(0,idx)])
trainindices = range(0,0)
for i in folds:
    trainindices = np.concatenate([trainindices, range(i*testsize, (i*testsize) + testsize)])


trainindices = map(int,trainindices)
#print trainindices