Python函数：根据标签比例划分数据集为私有集和开放集

def SplitByLabel(dataset, private_percent, open_percent, class_cat):
    'cat_feature' = []
    for i in range(class_cat):
        'cat_feature'.append(deque())
    for fea, label in dataset:
        'cat_feature'[label].append(fea)
    'cat_cnt' = []
    for i in range(class_cat):
        'cat_cnt'.append(len('cat_feature'[i]))
    'private_set_feature' = []
    'private_set_label' = []
    'open_set_feature' = []
    'open_set_label' = []
    for i in range(class_cat):
        private_cnt = int('cat_cnt'[i] * private_percent)
        open_cnt = int('cat_cnt'[i] * open_percent)
        cur_cnt = 0
        while cur_cnt < private_cnt and len('cat_feature'[i]) > 0:
            feature = 'cat_feature'[i].popleft()
            feature = np.array(feature)
            'private_set_feature'.append(feature)
            'private_set_label'.append(i)
            cur_cnt += 1

        cur_cnt = 0
        while cur_cnt < open_cnt and len('cat_feature'[i]) > 0:
            feature = 'cat_feature'[i].popleft()
            feature = np.array(feature)
            'open_set_feature'.append(feature)
            'open_set_label'.append(i)
            cur_cnt += 1
    return 'private_set_feature', 'private_set_label', 'open_set_feature', 'open_set_label'

# 对每行代码进行分析，并在最后总结这个函数的作用，用中文回答内容：
# 这个函数的作用是将数据集按照指定的标签进行划分，并按照私有数据和开放数据的比例分配到对应的集合中。

# 具体分析每行代码的功能：

# 1. 创建一个空的列表`cat_feature`，用于存储每个类别的特征。
# 2. 遍历数据集，将每个特征和标签按照标签值添加到`cat_feature`对应的类别列表中。
# 3. 创建一个空的列表`cat_cnt`，用于存储每个类别的数量。
# 4. 遍历`cat_feature`列表，统计每个类别的数量并存储到`cat_cnt`中。
# 5. 创建四个空的列表`private_set_feature`、`private_set_label`、`open_set_feature`、`open_set_label`，用于分别存储私有数据集的特征、标签，以及开放数据集的特征、标签。
# 6. 遍历每个类别，根据私有数据和开放数据的比例计算私有数据集和开放数据集中每个类别的数量，并进行分配。
# 7. 在当前类别的特征列表中，先将私有数据集数量个特征出队列，并转换为numpy数组，然后分别添加到`private_set_feature`和`private_set_label`中。
# 8. 同样，在当前类别的特征列表中，再将开放数据集数量个特征出队列，并转换为numpy数组，然后分别添加到`open_set_feature`和`open_set_label`中。
# 9. 返回私有数据集的特征、标签以及开放数据集的特征、标签。

# 总结：这个函数的作用是将数据集按照指定的标签进行划分，并按照私有数据和开放数据的比例分配到对应的集合中。