python如何调用数据集
用户关注问题
如何在Python中导入本地数据集？
我有一个存储在本地的CSV文件，想用Python读取它，该怎么操作？
使用Pandas读取本地CSV文件
可以使用Pandas库中的read_csv方法来读取本地CSV文件。具体步骤是先导入pandas模块，然后调用pd.read_csv('文件路径')即可。示例代码：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('路径/文件名.csv')
print(data.head())
Python如何调用公开数据集进行机器学习？
有没有简单的方法在Python中获取公开的机器学习数据集？
使用sklearn.datasets获取公开数据集
scikit-learn库提供了多个公开数据集，可以直接调用。例如iris数据集可以通过：
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
这样就能方便地获得数据和标签，用于后续模型训练。
Python中如何使用TensorFlow加载数据集？
我想用TensorFlow来加载和预处理数据集，有推荐的方式吗？
TensorFlow数据集加载与预处理方法
TensorFlow中的tf.data模块支持高效加载和处理数据。也可以通过TensorFlow Datasets (tfds)获取标准数据集。示例：
import tensorflow_datasets as tfds
dataset, info = tfds.load('mnist', as_supervised=True, with_info=True)
使用tf.data可以进行批处理、打乱和预取，提高训练效率。