在Python中,調用數據集的方法通常依賴于所使用的數據處理庫或框架。以下是幾種常見的方法:
pandas.read_csv()
函數可以從CSV文件中加載數據集,例如:import pandas as pd
df = pd.read_csv('dataset.csv')
numpy.loadtxt()
函數可以從文本文件中加載數據集,例如:import numpy as np
data = np.loadtxt('dataset.txt')
sklearn.datasets.load_iris()
函數可以加載經典的鳶尾花數據集,如下所示:from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
tf.keras.datasets.mnist.load_data()
函數可以加載MNIST手寫數字數據集,如下所示:import tensorflow as tf
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
這些只是一些常見的方法,具體的調用方式可能會根據數據集的類型和來源而有所不同。