数据分析时，我们经常会有这样的需求：将数据集按某一个维度拆分成若干数据子集、创建多个变量。如果手动去实现，工作量较大。我们可以通过locals()配合循环语句来实现这一需求。我们以鸢尾花数据集为例，我们按照花的种类将数据集拆分成数据子集，分别放到不同的变量中去。实现代码如下：
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
for i in range(3):
locals()['iris_'+str(i)] = X[y == i]参考文献：
https://cloud.tencent.com/developer/ask/53504
https://www.cnblogs.com/wanxsb/archive/2013/05/07/3064783.html