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Python库的使用方法：如何从不同的数据源加载数据
2023年12月25日 由 neo 发表
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机器学习是用数据来训练和预测的系统的开发过程。要做机器学习，你需要能处理和分析的数据。但是，数据有不同的格式和来源，比如文本、CSV、数据库或网页。所以，你需要知道如何用Python库从不同的地方加载数据。
用CSV加载数据：CSV模块是Python自带的模块，可以读写CSV文件。你可以用csv.reader()函数读取CSV文件的每一行，把它们变成列表或字典。你也可以用csv.writer()函数把数据写到CSV文件里。
用Numpy加载数据：Numpy是一个科学计算库，可以快速高效地操作数组。你可以用np.loadtxt()函数把文本文件的数据加载到numpy数组里。你也可以用np.genfromtxt()函数处理缺失值和不同类型的数据。
用Pandas加载数据：Pandas是一个数据分析和处理库，有高级的数据结构和工具。你可以用pd.read_csv()函数把CSV文件的数据加载到pandas DataFrame里，它是一个有行列标签的表格数据结构。你也可以用其他函数，如pd.read_excel()，pd.read_json()和pd.read_sql()，从不同的地方加载数据。
用Scikit-learn加载数据：Scikit-learn是一个机器学习库，有各种算法和工具。你可以用sklearn.datasets模块加载一些内置的数据集或从网上下载数据集。你也可以用sklearn.model_selection.train_test_split()函数把数据分成训练集和测试集。
文章来源：https://www.analyticsinsight.net/how-to-use-python-libraries-to-load-machine-learning-data/
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