给定一组文本数据，将其分为训练集和测试集。


 文本数据：1000个数据点（路径为/Users/data.txt）
可以使用随机抽样的方法将这组文本数据分成训练集和测试集。一种常用的方式是将数据集按照一定比例分割成训练集和测试集，比如将80%的数据分配给训练集，20%的数据分配给测试集。可以使用Python中的pandas库或sklearn库中提供的train_test_split函数来实现随机抽样的划分过程。具体操作可以参考如下代码：

```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
df = pd.read_csv('/Users/data.txt', sep=',')

# 随机划分训练集和测试集（80%训练集，20%测试集）
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.2)

# 保存训练集和测试集
train_df.to_csv('/Users/train_data.txt', index=False)
test_df.to_csv('/Users/test_data.txt', index=False)
```

其中，train_test_split函数中的test_size参数表示测试集所占的比例。train_df和test_df分别代表训练集和测试集，可以根据需求进行保存。