在安装完成后,我们就可以在Python中导入datasets库了。 使用datasets库 datasets库包含了众多的数据集,这些数据集可以用于各种任务,例如文本分类、图像分类、序列标注等。让我们看看如何使用datasets库来加载和使用一个数据集。 首先,我们需要导入datasets库: importdatasets 1. 接下来,我们可以使用datasets库的load_dataset...
fromdatasetsimportload_dataset# 尝试加载数据集dataset=load_dataset("imdb")# 提取IMDB数据集 1. 2. 3. 4. 3. 捕获连接异常 我们需要捕获可能发生的连接异常,以便处理连接超时问题: fromrequests.exceptionsimportTimeouttry:dataset=load_dataset("imdb")exceptTimeout:# 如果连接超时,将会捕获到此异常print("连...
1.1.加载数据 from datasets import load_dataset imdb = load_dataset("imdb") 1.2.预处理 #load tokenizer from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased") def preprocess_function(examples): return tokenizer(examples["text"], truncation=True) # ...
datasets.load_sample_images datasets.load_svmlight_file datasets.load_svmlight_files 数据集文件在sklearn安装目录下datasets\data文件下 (2)datasets.fetch_<dataset_name>:比较大的数据集,主要用于测试解决实际问题,支持在线下载 In [3]: datasets.fetch_*? datasets.fetch_20newsgroups datasets.fetch_20newsgro...
from datasets import load_dataset 可以看出,数据集包含 3 个片段: 训练、验证和测试。 dataset 每个示例都包含一些键,其中 start 和 target 是最重要的键。让我们看一下数据集中的第一个时间序列: train_example = dataset['train'][0] start 仅指示时间序列的开始 (类型为 datetime) ,而 target 包含时间序...
fromdataprep.datasetsimportload_dataset fromdataprep.edaimportcreate_report df = load_dataset("titanic.csv") create_report(df).show_browser 6、Klib klib是一个用于导入、清理、分析和预处理数据的Python库。 importklib importpandasaspd df = pd.read_csv('DATASET.csv') ...
dataset=datasets.load_iris()print("数据集包含的信息项:")print(" ".join(dataset.keys()))print("\n数据集描述信息:\n")print(dataset["DESCR"])data=dataset["data"]target=dataset["target"]df=pd.DataFrame(data,columns=dataset["feature_names"])df["target"]=target ...
其中的自带的小的数据集为:sklearn.datasets.load_<name> 这些数据集都可以在官网上查到,以鸢尾花为例,可以在官网上找到demo,http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html 1fromsklearn.datasetsimportload_iris2#加载数据集3iris=load_iris()4iris.keys()#dict_keys(['targ...
3.1 sciki-learn机器学习的datasets 根据sciki-learn官网的说明,sciki-learn自带的数据集大概有三十来个。每个数据集还有自己"专用的"导入函数。 from sklearn import datasets ##导入datasets iris = datasets.load_iris() ##导入iris数据集 print(iris) ##结果太长不作展示 也可以在Spyder的对象查看器中点点...
从dataprep.datasets 导入 load_datasetdf= load_dataset('waste_hauler')df 我们可以看到数据有 1000 行和 5 列,让我们执行自动化 EDA 以获取数据的概览。 数据报告 从dataprep.eda 导入 create_report 报告= 创建报告(df) 报告 上面的代码行计算以下统计数据数据: ...