python数据集怎么用_python 图形界面

激活谷笔记 • 2025-01-08 21:26 • 阅读 25

在Python中，你可以使用多种方法来导入数据集，以下是一些常见的方法：

1. 使用内置数据集：

scikit-learn提供了许多内置的数据集，例如 `load_iris` 方法可以加载鸢尾花数据集。

 from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset = load_iris（） print（iris_dataset.keys（）） print（iris_dataset.data.shape） print（iris_dataset.feature_names） print（iris_dataset.target） print（iris_dataset.target_names） print（iris_dataset.data） 可使用的数据

2. 使用第三方库导入外部数据集：

Pandas可以读取CSV、Excel等格式的文件。

 import pandas as pd data = pd.read_csv（'dataset.csv'） print（data.head（）） 查看数据集的前几行

NumPy可以读取文本文件中的数据。

 import numpy as np dataset = np.loadtxt（'dataset.txt'）

TensorFlow可以加载MNIST等内置数据集。

 import tensorflow as tf （X_train, y_train）, （X_test, y_test） = tf.keras.datasets.mnist.load_data（）

3. 使用其他方式导入数据集：

SQLite数据库操作可以用于导入和操作数据库中的数据。

 import sqlite3 conn = sqlite3.connect（'test.db'） cur = conn.cursor（） 创建表、插入数据、读取数据等操作

确保在尝试导入数据集之前，你已经安装了相应的库，例如 `pandas`、`numpy`、`scikit-learn` 或 `tensorflow`。如果尚未安装，可以使用 `pip` 命令进行安装，例如 `pip install pandas`。

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