这可以通过简单的代码实现: 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...
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...
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') klib.missingval_plot(df) klib.corr_plot(df_cleaned, annot=False) klib.dist_plot(df_cleaned['Win_Prob']) klib.cat_plot(df, figsize...
from datasets import load_dataset Kubernetes (K8S)是一种开源的容器编排工具,用于管理容器化应用程序的自动化部署、扩展和操作。其中,涉及到使用数据集(datasets)模块的load_dataset方法,可以方便地加载和处理数据集。如果你是一名开发者,想要在自己的项目中使用这一功能,接下来我将为你介绍如何实现“from datasets i...
from datasets import load_dataset from datasets import DatasetDict ds = load_dataset("alvations/xnli-15way") ds_train_devtest = ds['train'].train_test_split(test_size=0.2, seed=42) ds_devtest = ds_train_devtest['test'].train_test_split(test_size=0.5, seed=42) ds_spli...
fromdatasetsimportload_dataset ds = load_dataset('arabic_billion_words','Alqabas') You'll see this error: Downloadingandpreparing dataset arabic_billion_words/Alqabas to /root/.cache/huggingface/datasets/arabic_billion_words/Alqabas/1.1.0/687a1f963284c8a766558661375ea8f7ab3fa3633...
1fromsklearn.datasetsimportload_iris23iris=load_iris()4X,y=iris.data,iris.target56# 现在 X 包含特征,y 包含标签 2、手写数字数据集(Digits Dataset):包含8x8像素的手写数字图像数据集,涵盖数字0到9 1fromsklearn.datasetsimportload_digits23digits=load_digits()4X,y=digits.data,digits.target56# 现在 ...
fromdataprep.datasetsimportload_datasetfromdataprep.edaimportplot,plot_correlation# 加载示例数据集df=load_dataset('titanic')# 绘制数据摘要图plot(df) 缺失值处理 fromdataprep.cleanimportclean_missing# 清洗缺失值clean_df=clean_missing(df) 异常值检测 ...
import numpy as np import seaborn as sns from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import Perceptron from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score sns.set_theme() X,y=load_iris(return_X_y=True) # 选取前50和最后50个 ...
from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() 复制代码 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') 复制代码 使用其他...