如何在 Python 中读取数据集：使用 Pandas 读入数据表，方法是使用 pd.read_csv()、pd.read_excel() 或 pd.read_json()。使用 NumPy 读入多维数组，方法是使用 np.genfromtxt()。使用 scikit-learn 加载标准数据集，方法是使用 datasets.load_digits() 或 datasets.load_iris()。其他方法包括使用 Python 的 csv 和 json 模块，以及第三方库如 xlrd。
如何在 Python 中读取数据集
在机器学习和数据科学中，读取和处理数据集至关重要。Python 提供了多种库和函数，可以让这个过程变得简单而高效。
1. 使用 Pandas
Pandas 库提供了读取和操作数据表的强大方法。要使用 Pandas 读取数据集，请使用以下步骤：
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<code class="python">import pandas as pd
# 从 CSV 文件读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 从 Excel 文件读取数据集
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 从 JSON 文件读取数据集
df = pd.read_json('data.json')</code>2. 使用 NumPy
NumPy 库提供了读取和操作多维数组的方法。要使用 NumPy 读取数据集，请使用以下步骤：
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<code class="python">import numpy as np
# 从 CSV 文件读取数据集
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')
# 从 Excel 文件读取数据集
data = np.genfromtxt('data.xlsx', delimiter=',', skip_header=1)</code>3. 使用 scikit-learn
scikit-learn 库提供了读取和加载各种数据集的便捷方法。要使用 scikit-learn 加载数据集，请使用以下步骤：
<code class="python">from sklearn import datasets # 加载内置数据集 digits = datasets.load_digits() # 加载第三方数据集 iris = datasets.load_iris()</code>
4. 其他方法
除了以上库外，还有其他方法可以读取数据集，例如：
选择合适的方法
选择哪种方法读取数据集取决于数据集的格式、大小和所需的操作。如果需要处理数据表，Pandas 是一个不错的选择。如果需要处理多维数组，NumPy 可以满足需要。scikit-learn 非常适合加载标准数据集。
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