在Python中引用数据集通常有以下几种方法：
1. 使用Pandas库：
import pandas as pd从CSV文件导入数据集data = pd.read_csv（'dataset.csv'）打印数据集的前几行print（data.head（））
2. 使用Numpy库：
import numpy as np从文本文件导入数据集data = np.loadtxt（'dataset.txt'）
3. 使用Scikit-learn库：
from sklearn import datasets加载内置的鸢尾花数据集iris = datasets.load_iris（）
4. 使用TensorFlow库：
import tensorflow as tf加载MNIST数据集（X_train, y_train）, （X_test, y_test） = tf.keras.datasets.mnist.load_data（）
5. 使用内置的open（）函数读取文本文件：
with open（'dataset.txt', 'r'） as file:data = file.read（）
6. 使用其他库或方法，例如从数据库中导入数据集：
import sqlite3连接到SQLite数据库conn = sqlite3.connect（'database_name.db'）从数据库中读取数据data = pd.read_sql_query（'SELECT * FROM table_name', conn）
选择哪种方法取决于数据集的类型和格式。请根据具体情况选择合适的方法来导入数据集
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