在Python中导入数据集通常有以下几种方法：
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`pandas`库导入结构化数据 （如CSV文件）：import pandas as pddata = pd.read_csv（'dataset.csv'）
import pandas as pddata = pd.read_csv（'dataset.csv'）使用`numpy`库导入数值数据（如文本文件）：
import numpy as npdata = np.loadtxt（'dataset.txt'）
使用`scipy`库导入科学数据（如MATLAB文件）：
import scipy.iodata = scipy.io.loadmat（'dataset.mat'）
使用特定库导入特定类型的数据集
对于机器学习数据集，可以使用`sklearn`库中的内置数据集，例如：
from sklearn.datasets import load_irisiris_dataset = load_iris（）
对于数据库中的数据，可以使用相应的数据库Python库，例如：
MySQL: `mysql-connector-python`
PostgreSQL: `psycopg2`
从UCI机器学习存储库下载数据集
通常先找到所需数据集，然后下载并加载到Python中。
选择哪种方法取决于数据集的类型和格式。例如，如果数据是CSV格式，通常使用`pandas`或`numpy`；如果是科学数据格式，如MATLAB的`.mat`文件，则使用`scipy`。
请根据您的具体需求选择合适的方法。
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