在Python中加载数据集通常有以下几种方法：
1. 使用内置的`open（）`函数读取文本文件：
with open（'dataset.txt', 'r'） as file:data = file.read（）
2. 使用`pandas`库导入结构化数据：
import pandas as pddata = pd.read_csv（'dataset.csv'）
3. 使用`numpy`库导入数值数据：
import numpy as npdata = np.loadtxt（'dataset.txt'）
4. 使用`scipy`库导入科学数据：
import scipy.iodata = scipy.io.loadmat（'dataset.mat'）
5. 使用`scikit-learn`库导入一些内置的数据集：
from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris（）
6. 使用`tensorflow`库导入一些内置的数据集：
import tensorflow as tf（X_train, y_train）, （X_test, y_test） = tf.keras.datasets.mnist.load_data（）
7. 使用`libsvm`库加载数据集：
from sklearn.datasets import load_svmlight_fileX, y = load_svmlight_file（'dataset.libsvm'）
选择哪种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加载数据集
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