(一)读取数据集数据；D:\information\数据分析与挖掘\实验\SJ\数据集\data.csv

要读取数据集中的数据，你可以使用Python中的pandas库。首先，你需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

安装完成后，你可以使用以下代码读取csv文件中的数据：

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('D:/information/数据分析与挖掘/实验/SJ/数据集/data.csv')

# 打印数据
print(data)

在上面的代码中，我们首先导入了pandas库，并使用`read_csv`函数读取了指定路径下的csv文件。然后，我们将读取的数据存储在`data`变量中，并使用`print`函数打印出来。

请注意，你需要将文件路径中的反斜杠`\`替换为正斜杠`/`，或者使用双反斜杠`\\`来表示路径。

希望这可以帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时提问。

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#(一)读取数据集数据；D:\information\数据分析与挖掘\实验\SJ\数据集\06 科比篮球生涯数据分析\data.csv

要读取数据集中的数据，你可以使用Python中的pandas库。首先，你需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

安装完成后，你可以使用以下代码读取csv文件中的数据：

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('D:/information/数据分析与挖掘/实验/SJ/数据集/06 科比篮球生涯数据分析/data.csv')

# 打印数据
print(data)

请确保将文件路径替换为你实际存储数据集的路径。这段代码将会读取csv文件中的数据，并将其存储在一个名为`data`的pandas DataFrame对象中。然后，你可以使用`print(data)`来打印数据。

注意：在读取数据之前，请确保你已经安装了pandas库，并且文件路径是正确的。

pytorch代码，读取多维数据集data.csv，转换为np格式

以下是一个将多维CSV文件转换为NumPy数组的示例代码。假设您的CSV文件名为`data.csv`，有三列数据，第一列是输入数据1，第二列是输入数据2，第三列是目标数据：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将输入和目标数据分别存储在NumPy数组中
inputs_np = df.iloc[:, :2].to_numpy()
targets_np = df.iloc[:, 2].to_numpy()

在这个例子中，我们使用了Pandas库的`read_csv()`方法来读取CSV文件，并将其存储在名为`df`的数据框中。然后，我们使用`.iloc[]`方法将数据框中的前两列（即输入数据1和输入数据2）和第三列（即目标数据）分别存储在名为`inputs_np`和`targets_np`的NumPy数组中。现在，`inputs_np`和`targets_np`变量都包含相应的NumPy数组。