将下面这段代码from tensorflow.keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()替换一下

这段代码用于从TensorFlow内置的Keras数据模块加载MNIST手写数字数据集。如果你想更换数据源，可以考虑使用其他的库，比如`sklearn`的`fetch_openml`函数获取开放数据集，或者直接下载CSV文件自行处理。

例如，如果你想要从开放ML下载鸢尾花数据集（Iris dataset），可以这样做：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载鸢尾花数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

如果你有自定义的数据集存储为CSV文件，可以用pandas读取：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设你的数据在'data.csv'文件中，每行代表一条样本，最后一列是标签
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values  # 特征数据
y = data.iloc[:, -1].values   # 标签数据

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

记得根据实际数据结构调整读取和划分的方式。