python随机将文件里的（npy格式）文件分为两个文件夹

有时会将数据集随机提取一部分进行训练。

以下的代码不仅可以将文件夹内的文件随机分为两份，也可以随机分为不同的文件夹，文件夹内的文件也可以不同。

import os
import numpy as np
import shutil
#from sklearn.utils import shufflerootdir = ''    #源数据集图像的文件夹的路径
rootdir1 = ''    #源数据集标签的文件夹的路径a = os.listdir(rootdir)
np.random.shuffle(a)    #将数据集打乱顺序d = int(len(a)/2)    #将数据集分为两部分，在这里可以根据自己的需要修改
b = a[:d]    #数据集的前半部分
c = a[d:]    #数据集的后半部分os.mkdir(os.path.join(''))    #新建文件夹以保存随机数据集
os.mkdir(os.path.join(''))    #新建文件夹以保存随机数据集的图片部分
os.mkdir(os.path.join(''))    #新建文件夹以保存随机数据集的标签部分
os.mkdir(os.path.join(''))    #新建文件夹以保存随机数据集
os.mkdir(os.path.join(''))    #新建文件夹以保存随机数据集的图片部分
os.mkdir(os.path.join(''))    #新建文件夹以保存随机数据集的标签部分for i in b:tragetpic_dir_1 = os.path.join('', i)    #随机数据集的图像的路径targetlab_dir_1 = os.path.join('', i)    #随机数据集的标签的路径oripic_dir_1 = os.path.join('', i)       #原始数据集的图像的路径orilab_dir_1 = os.path.join('', i)       #原始数据集的标签的路径shutil.copy(oripic_dir_1, tragetpic_dir_1)shutil.copy(orilab_dir_1, tragetlab_dir_1)for j in c:tragetpic_dir_2 = os.path.join('', j)    #随机数据集的图像的路径targetlab_dir_2 = os.path.join('', j)    #随机数据集的标签的路径oripic_dir_2 = os.path.join('', j)       #原始数据集的图像的路径orilab_dir_2 = os.path.join('', j)       #原始数据集的标签的路径shutil.copy(oripic_dir_2, tragetpic_dir_2)shutil.copy(orilab_dir_2, tragetlab_dir_2)

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