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要在 Python 中導(dǎo)入數(shù)據(jù)集，你可以使用一些內(nèi)置的數(shù)據(jù)集，也可以通過一些第三方庫(kù)來導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)集。以下是一些方法：
- 使用內(nèi)置數(shù)據(jù)集：
Python 的一些庫(kù)，如 sklearn 和 keras，提供了一些內(nèi)置的數(shù)據(jù)集供你使用。例如，你可以使用 sklearn 中的 load_iris() 方法來加載鳶尾花數(shù)據(jù)集：
from sklearn.datasets import load_iris
iris_dataset = load_iris()
- 通過第三方庫(kù)導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)集：
你也可以使用一些第三方庫(kù)來導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)集，例如 pandas 庫(kù)可以用來讀取 CSV 文件、Excel 文件等數(shù)據(jù)集。以下是一個(gè)使用 pandas 庫(kù)導(dǎo)入 CSV 文件的示例：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('dataset.csv')
- 使用其他方式導(dǎo)入數(shù)據(jù)集：
除了上述方法外，你還可以使用其他庫(kù)或方法來導(dǎo)入數(shù)據(jù)集，如使用 numpy 庫(kù)來讀取文本文件中的數(shù)據(jù)，或者使用 requests 庫(kù)來獲取在線數(shù)據(jù)集等。
總的來說，根據(jù)你的實(shí)際需求和數(shù)據(jù)集的格式，選擇合適的方法來導(dǎo)入數(shù)據(jù)集。
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