所以我被困在解决这个问题上，我有这个电子邮件ID的数据和它们各自的值为0和1(逻辑回归中使用的相应标记值)。数据如下：

input_x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15])
input_y = np.array([0,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,1,0])

现在我想将这些数据分成两个集合，一个集合中包含所有0的值和相应的“INPUT_x”值，而另一个集合中包含所有1的值和对应的“INPUT_x”值。为此，我创建了以下函数：

def split_data(x,y):
    shpx = x.shape[0]
    shpy = y.shape[0]
    neg_data = 0
    pos_data = 0
    for i in range(shpy):
        if y[i] == 0:
            neg_data = neg_data + 1
        else:
            pos_data = pos_data + 1

    print(f"Number of negative (0) values = {neg_data}")
    print(f"Number of positive (1) values = {pos_data}")

    emp_neg_data_x = np.zeros(neg_data)
    emp_neg_data_y = np.zeros(neg_data)
    emp_pos_data_x = np.zeros(pos_data)
    emp_pos_data_y = np.zeros(pos_data)

    for j in range(neg_data):
        for k in range(shpx):
            if y[k] == 0:
                emp_neg_data_x[j] = x[j]
                emp_neg_data_y[j] = 0
            else:
                pass
    for m in range(pos_data):
        for n in range(shpx):
            if y[n] == 0:
                emp_pos_data_x[m] = x[m]
                emp_pos_data_y[m] = 1
            else:
                pass

    return emp_neg_data_x,emp_neg_data_y,emp_pos_data_x,emp_pos_data_y

其中参数x&y是输入数组。在运行此函数时，我得到的结果如下：

Number of negative (0) values = 9
Number of positive (1) values = 6
[1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[1. 2. 3. 4. 5. 6.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]

emp_neg_data_y和emp_pos_data_y给出了正确的值，但其他两个数组只是输出排序后的索引值，而不是0和1对应的Email_IDx/Input_x的值。您能帮我解决一下吗？(我猜循环中有问题，但我被卡住了…)