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這篇文章將為大家詳細講解有關python引入數據集的方法，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
1、通過標準的Python庫導入CSV文件：
Python提供了一個標準的類庫CSV文件。這個類庫中的reader()函數用來導入CSV文件。當CSV文件被讀入后，可以利用這些數據生成一個NumPy數組，用來訓練算法模型。：
from csv importreader
import numpy as np
filename=input("請輸入文件名： ")
withopen(filename,'rt',encoding='UTF-8')as raw_data:
readers=reader(raw_data,delimiter=',')
x=list(readers)
data=np.array(x)
print(data)
print(data.shape)2、通過NumPy導入CSV文件
也可以使用NumPy的loadtxt()函數導入數據。使用這個函數處理的數據沒有文件頭，并且所有的數據結構都是一樣的，也就是說，數據類型是一樣的。
from numpy importloadtxt
filename=input("文件名：")
withopen(filename,'rt',encoding='UTF-8')as raw_data:
data=loadtxt(raw_data,delimiter=',')
print(data)3、通過Pandas導入CSV文件
通過Pandas來導入CSV文件要使用pandas.read_csv()函數。這個函數的返回值是DataFrame，可以很方便的進行下一步的處理，實際操作過程中推薦使用這種方法。
在機器學習的項目中，經常利用Pandas來做數據清洗與數據準備工作。
from pandas importread_csv
filename=input("文件名：")
f=open(filename,encoding='UTF-8')
names=['作業日期','ηCO','ηH2','TF(℃)','TC(℃)','mass','送風流量']
data=read_csv(f,names=names)
print(data)關于python引入數據集的方法就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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