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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：
- 使用 Pandas 庫：Pandas 是一個流行的數據處理庫，可以用于加載和操作各種數據集。使用
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')
- 使用 Numpy 庫：Numpy 是一個用于科學計算的庫，也可以用于加載和處理數據集。使用
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')
- 使用 Scikit-learn 庫：Scikit-learn 是一個常用的機器學習庫，它提供了許多用于加載和處理數據集的函數。例如，
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()
- 使用 TensorFlow 庫：TensorFlow 是一個廣泛使用的深度學習庫，它提供了許多用于加載和預處理數據集的函數。例如，
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。
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