如果我有一个数据集X及其标签Y，则将其分为训练集和测试测试（具有scle 0.2）和随机种子随机播放：11
>>>X.shape
(10000, 50,50)
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=11, shuffle=True)
我怎么知道拆分后的数据中样本的原始索引是什么，这意味着要逆转随机洗牌？
例如，
X[?]对应的train_data[123]是什么？ 最佳答案
根据数据的类型，您可能可以轻松获得它，也可能无法获得它。如果它们是火车数据中的唯一行且不重复，则可以对X中的每个元素进行字符串化，然后使用迭代器的索引函数来标识位置。
例如。
X = ['i like wanda', 'i dont like anything', 'does this matter', 'this is choice test', 'how are you useful', 'are you mattering', 'this is a random test', 'this is my test', 'i dont like math', 'how can anything matter', 'who does matter', 'i like water', 'this is someone test', 'how does it matter', 'what is horrible', 'i dont like you', 'this is a valid test', 'this is a sample test', 'i like everything', 'i like ice cream', 'how can anything be useful', 'how is this useful', 'this is horrible', 'i dont like jokes']
Y = ['0', '0', '1', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '0']
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=11, shuffle=True)
for each in train_data:
print X.index(each)
上面的代码会给我X的原始索引。但是在这种情况下这是可能的，因为X具有不同的元素并且是字符串类型。对于更复杂的数据类型，您可能需要进行更多处理。