在Python中引用数据集通常有以下几种方法：
1. 使用Pandas库：
```python
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：```pythonimport numpy as np
从文本文件导入数据集
data = np.loadtxt（'dataset.txt'）
3. 使用Scikit-learn库：
```python
from sklearn import datasets
加载内置的鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris（）
4. 使用TensorFlow库：```pythonimport 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：
```python
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：```pythonimport 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