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在python中如何导入数据集

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在Python中导入数据集通常有以下几种方法：

1. 使用内置的`open（）`函数读取文本文件：

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

2. 使用`pandas`库导入数据集：

 import pandas as pd data = pd.read_csv（'dataset.csv'） 导入CSV文件 或 data = pd.read_excel（'dataset.xlsx'） 导入Excel文件 或 data = pd.read_json（'dataset.json'） 导入JSON文件 或 import sqlite3 conn = sqlite3.connect（'database.db'） data = pd.read_sql_query（'SELECT * FROM table_name', conn） 导入SQLite数据库 或其他数据库类型，如MySQL、PostgreSQL等

3. 使用`numpy`库导入数值数据：

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

4. 使用`scipy`库导入科学数据：

 import scipy.io data = scipy.io.loadmat（'dataset.mat'） 导入MATLAB文件

5. 使用`scikit-learn`库导入一些内置的数据集：

 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris（） 加载鸢尾花数据集

6. 使用`tensorflow`库导入一些内置的数据集：

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

选择哪种方法取决于数据集的类型和格式。例如，如果数据是CSV格式，通常使用`pandas`的`read_csv`方法；如果是数值数据，则可能使用`numpy`的`loadtxt`方法。

请根据您的数据集选择合适的方法进行导入

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