在你的Python脚本或Jupyter Notebook中,导入datasets库: python from datasets import load_dataset 3. 指定要加载的数据集名称 datasets库提供了许多预训练的数据集,你可以通过指定数据集的名称来加载它们。例如,要加载“squad”数据集,你可以这样做: python dataset_name = "squad" 4. 使用load_dataset函数加载...
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...
import torch # 导入FashionMNIST数据集 mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=False, download=True, transform=transfo...
paths_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(all_image_paths) image_ds = paths_ds.map(load_and_preprocess_image) image_ds 1. 2. 3. <MapDataset shapes: (192, 192, 3), types: tf.float32> 将此序列化至一个 TFRecord 文件你首先将该 tensor(张量)数据集转化为一个字符串数据集 ds = ...
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 ...
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...
import numpy as np dataset = np.loadtxt('dataset.txt') 复制代码 使用scikit-learn库导入一些内置的数据集: from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() 复制代码 使用tensorflow库导入一些内置的数据集: import tensorflow as tf (X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras...
fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier # 引入数据,本次导入鸢尾花数据,iris数据包含4个特征变量 iris=datasets.load_iris() # 特征变量 iris_X=iris.data # print(iris_X) print('特征变量的长度',len(iris_X)) # 目标值 iris_y=iris.target ...