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在 Python 中，调用数据集的方法通常依赖于所使用的数据处理库或框架。以下是几种常见的方法：
- 使用 Pandas 库：Pandas 是一个流行的数据处理库，可以用于加载和操作各种数据集。使用
pandas.read_csv()函数可以从 CSV 文件中加载数据集，例如：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('dataset.csv')
- 使用 Numpy 库：Numpy 是一个用于科学计算的库，也可以用于加载和处理数据集。使用
numpy.loadtxt()函数可以从文本文件中加载数据集，例如：
import numpy as np
data = np.loadtxt('dataset.txt')
- 使用 Scikit-learn 库：Scikit-learn 是一个常用的机器学习库，它提供了许多用于加载和处理数据集的函数。例如，
sklearn.datasets.load_iris()函数可以加载经典的鸢尾花数据集，如下所示：
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
- 使用 TensorFlow 库：TensorFlow 是一个广泛使用的深度学习库，它提供了许多用于加载和预处理数据集的函数。例如，
tf.keras.datasets.mnist.load_data()函数可以加载 MNIST 手写数字数据集，如下所示：
import tensorflow as tf
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
这些只是一些常见的方法，具体的调用方式可能会根据数据集的类型和来源而有所不同。
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