在Python中,调用数据集的方法通常依赖于所使用的数据处理库或框架。以下是几种常见的方法:
pandas.read_csv()
函数可以从CSV文件中加载数据集,例如:import pandas as pd
df = pd.read_csv('dataset.csv')
numpy.loadtxt()
函数可以从文本文件中加载数据集,例如:import numpy as np
data = np.loadtxt('dataset.txt')
sklearn.datasets.load_iris()
函数可以加载经典的鸢尾花数据集,如下所示:from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
tf.keras.datasets.mnist.load_data()
函数可以加载MNIST手写数字数据集,如下所示:import tensorflow as tf
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
这些只是一些常见的方法,具体的调用方式可能会根据数据集的类型和来源而有所不同。