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在 Python 中，我們可以使用多種方法導入數據集。以下是一些常見的方法：
- 使用 pandas 庫：pandas 是 Python 中用于數據操作和分析的強大庫。可以使用 pandas 庫中的函數如 read_csv()、read_excel() 等從本地文件導入數據集。例如，可以使用以下代碼導入 CSV 文件：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('dataset.csv')
- 使用 scikit-learn 庫：scikit-learn 是 Python 中用于機器學習的流行庫之一。它提供了一些常見的數據集，可以使用內置函數進行導入。例如，可以使用以下代碼導入 Iris 數據集：
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
- 使用 numpy 庫：numpy 是 Python 中用于數值計算的庫。可以使用 numpy 庫中的函數如 loadtxt()、genfromtxt() 等從本地文件導入數據集。例如，可以使用以下代碼導入文本文件：
import numpy as np
data = np.loadtxt('dataset.txt')
- 使用其他第三方庫：還有許多其他的第三方庫可以用于導入特定類型的數據集，如 csv、Excel、JSON 等。可以根據需要選擇適合的庫進行導入。
以上方法提供了一些常用的導入數據集的方式。具體選擇哪種方法取決于數據集的類型和格式，以及個人偏好和項目需求。
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