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python中怎么引进数据集

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在Python中，导入数据集的方法取决于数据集的类型和格式。以下是一些常见的方法：

使用内置的`open（）`函数读取文本文件

```python

with open（'dataset.txt', 'r'） as file:

data = file.read（）

使用`pandas`库导入数据集```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv（'dataset.csv'） 导入CSV文件
 或者
data = pd.read_excel（'dataset.xlsx'） 导入Excel文件
 或者
data = pd.read_json（'dataset.json'） 导入JSON文件

使用`numpy`库导入数值数据

```python

import numpy as np

data = np.loadtxt（'dataset.txt'） 导入文本文件中的数据

使用`scikit-learn`库导入内置数据集```python
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris（） 加载鸢尾花数据集

使用`tensorflow`库导入内置数据集

```python

import tensorflow as tf

（X_train, y_train）, （X_test, y_test） = tf.keras.datasets.mnist.load_data（） 加载MNIST数据集

从数据库导入数据```python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect（'database_name.db'）
data = pd.read_sql_query（'SELECT * FROM table_name', conn） 从SQLite数据库中导入数据

其他第三方库

使用`requests`库从网站获取数据。

使用`scipy.io`库导入MATLAB文件（`.mat`格式）。

选择合适的方法取决于你的数据集的具体格式和来源。确保在尝试导入之前已经安装了相应的库。如果需要，可以使用`pip`进行安装，例如：

```bash

pip install pandas numpy scikit-learn tensorflow

请根据你的数据集选择合适的方法进行导入

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