在Python中获取数据集可以通过多种方式，以下是一些常见的方法：
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`pandas`库读取各种格式的数据集
import pandas as pddata = pd.read_csv（'dataset.csv'）
使用`numpy`库读取二进制数据集
import numpy as npdata = np.fromfile（'dataset.bin', dtype=np.float32）
使用`h5py`库读取HDF5文件
import h5pywith h5py.File（'dataset.hdf5', 'r'） as file:data = file['dataset_name'][:]
使用`sklearn`库的内置数据集
from sklearn.datasets import load_irisiris_dataset = load_iris（）
使用`tensorflow`库的内置数据集
import tensorflow as tf（X_train, y_train）, （X_test, y_test） = tf.keras.datasets.mnist.load_data（）
使用`requests`库获取在线数据集
import requestsresponse = requests.get（'http://example.com/dataset.csv'）data = response.content.decode（'utf-8'）
使用`pandas`库读取Excel文件
data = pd.read_excel（'dataset.xlsx'）
使用`sqlalchemy`模块连接MySQL数据库并读取数据
from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine（'mysql+pymysql://username:password@host/database'）data = pd.read_sql_query（'SELECT * FROM table_name', engine）
使用`pandas`库读取SAS数据集
data = pd.read_sas（'dataset.sas7bdat'）
使用`pandas`库读取R数据集
data = pd.read_csv（'dataset.csv', sep='；'）
使用`pandas`库读取JSON格式数据
import jsonwith open（'dataset.json'） as file:data = json.load（file）
使用`pandas`库读取数据库中的数据
data = pd.read_sql_query（'SELECT * FROM table_name', engine）
以上方法涵盖了从文件、数据库、网络等多个来源获取数据集的方式。选择合适的方法取决于数据集的具体格式和来源
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