Python 数据集分割函数 SplitPrivateOpen：将数据集分为私有集和公开集

该函数的功能是将数据集分为私有集和公开集。函数的输入参数包括特征（features），标签（labels），私有集百分比（private_percent），公开集百分比（open_percent），类别数量（class_cat）和公开集是否固定数量（open_fixed）。

首先，如果open_fixed为False，则对特征和标签进行乱序操作。

然后，根据类别数量创建一个空列表feature_by_label，用于存储按类别划分的特征。

接下来，遍历所有标签，将每个样本的特征按照对应的标签添加到feature_by_label中。

然后，创建一个空列表each_class_cnt，用于存储每个类别的样本数。

接下来，创建四个空列表private_set_feature，private_set_label，open_set_feature，open_set_label，用于存储私有集和公开集的特征和标签。

然后，对于每个类别，根据私有集和公开集的百分比计算出私有集和公开集的样本数量。

接下来，使用while循环将私有集和公开集的特征和标签从feature_by_label中取出，并添加到对应的列表中，直到达到设定的样本数量或者feature_by_label中没有更多的样本。

最后，返回私有集和公开集的特征和标签。