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在 Python 中，我们可以使用多种方法导入数据集。以下是一些常见的方法：
- 使用 pandas 库：pandas 是 Python 中用于数据操作和分析的强大库。可以使用 pandas 库中的函数如 read_csv()、read_excel() 等从本地文件导入数据集。例如，可以使用以下代码导入 CSV 文件：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('dataset.csv')
- 使用 scikit-learn 库：scikit-learn 是 Python 中用于机器学习的流行库之一。它提供了一些常见的数据集，可以使用内置函数进行导入。例如，可以使用以下代码导入 Iris 数据集：
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
- 使用 numpy 库：numpy 是 Python 中用于数值计算的库。可以使用 numpy 库中的函数如 loadtxt()、genfromtxt() 等从本地文件导入数据集。例如，可以使用以下代码导入文本文件：
import numpy as np
data = np.loadtxt('dataset.txt')
- 使用其他第三方库：还有许多其他的第三方库可以用于导入特定类型的数据集，如 csv、Excel、JSON 等。可以根据需要选择适合的库进行导入。
以上方法提供了一些常用的导入数据集的方式。具体选择哪种方法取决于数据集的类型和格式，以及个人偏好和项目需求。
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