在Python中调用数据集通常有以下几种方法：
1. 使用Pandas库：
import pandas as pddata = pd.read_csv（'dataset.csv'） 加载CSV文件
2. 使用Numpy库：
import numpy as npdata = np.loadtxt（'dataset.txt'） 加载文本文件
3. 使用Scikit-learn库：
from sklearn.datasets import load_irisdata = load_iris（） 加载内置的鸢尾花数据集
4. 使用TensorFlow库：
import tensorflow as tf（x_train, y_train）, （x_test, y_test） = tf.keras.datasets.mnist.load_data（） 加载MNIST手写数字数据集
5. 使用其他库或方法：
使用内置的`open（）`函数读取文本文件：
with open（'dataset.txt', 'r'） as file:data = file.read（）
使用`csv`模块读取CSV文件：
import csvwith open（'dataset.csv', 'r'） as file:reader = csv.reader（file）data = list（reader）
使用`h5py`库读取HDF5文件：
import h5pywith h5py.File（'dataset.hdf5', 'r'） as file:data = file['dataset_name'][:]
选择合适的方法取决于数据集的类型和格式。请根据您的具体需求选择合适的方法来调用数据集
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