python中数据集如何调用

在Python中调用数据集通常有以下几种方法：

1. 使用Pandas库：

 import pandas as pd data = pd.read_csv（'dataset.csv'） 加载CSV文件

2. 使用Numpy库：

 import numpy as np data = np.loadtxt（'dataset.txt'） 加载文本文件

3. 使用Scikit-learn库：

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

4. 使用TensorFlow库：

 import tensorflow as tf （x_train, y_train）, （x_test, y_test） = tf.keras.datasets.mnist.load_data（） 加载MNIST手写数字数据集

5. 使用其他库或方法：

使用内置的`open（）`函数读取文本文件：

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

使用`csv`模块读取CSV文件：

 import csv with open（'dataset.csv', 'r'） as file: reader = csv.reader（file） data = list（reader）

使用`h5py`库读取HDF5文件：

 import h5py with h5py.File（'dataset.hdf5', 'r'） as file: data = file['dataset_name'][:]

选择合适的方法取决于数据集的类型和格式。请根据您的具体需求选择合适的方法来调用数据集