如何引用数据集python

在Python中引用数据集通常有以下几种方法：

1. 使用Pandas库：

 import pandas as pd 从CSV文件导入数据集 data = pd.read_csv（'dataset.csv'） 打印数据集的前几行 print（data.head（））

2. 使用Numpy库：

 import numpy as np 从文本文件导入数据集 data = np.loadtxt（'dataset.txt'）

3. 使用Scikit-learn库：

 from sklearn import datasets 加载内置的鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris（）

4. 使用TensorFlow库：

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

5. 使用内置的open（）函数读取文本文件：

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

6. 使用其他库或方法，例如从数据库中导入数据集：

 import sqlite3 连接到SQLite数据库 conn = sqlite3.connect（'database_name.db'） 从数据库中读取数据 data = pd.read_sql_query（'SELECT * FROM table_name', conn）

选择哪种方法取决于数据集的类型和格式。请根据具体情况选择合适的方法来导入数据集