“library(datasets)data("CaliforniaHousing") ”在加载完所有包后还显示没有该数据集

这可能是因为您没有正确加载“MASS”包，因为“CaliforniaHousing”数据集包含在该包中。您可以尝试使用以下代码加载该包：

library(MASS)

然后使用以下代码加载数据集：

data(CaliforniaHousing)

如果您仍然遇到问题，请尝试重新安装“MASS”包。

相关问题

用函数sklearn.datasets.load_breast_cancer加载数据集后怎么把数据显示出来

使用`sklearn.datasets.load_breast_cancer`加载的乳腺癌数据集包含569个样本，每个样本有30个特征。你可以使用以下代码将数据集加载到一个变量中，并使用`print()`函数显示数据集的数据：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

# 显示数据
print(X)

注意，这将会输出数据集的所有特征和样本，因此输出会比较长。如果你只想查看前几个样本或特征，可以使用切片语法。例如，以下代码将只显示前5个样本的数据：

print(X[:5])

或者，你可以使用`pandas`库将数据集转换为一个数据框(dataframe)，这将使数据更容易查看和分析。以下代码将使用`pandas`库来显示前5个样本的数据：

import pandas as pd

# 将数据集转换为数据框
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)

# 显示前5个样本的数据
print(df.head())

使用`print()`函数或`pandas`库，你可以轻松地查看和分析数据集的数据。

datasets.cifar10.load_data()改成加载当前目录下的数据集

这里提供一种可能的解决方案，可以使用pickle库加载当前目录下的CIFAR-10数据集。

首先，需要将CIFAR-10数据集文件解压缩到当前目录下。可以从官方网站https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html下载数据集文件，并解压缩到当前目录下。

接下来，可以使用以下代码加载CIFAR-10数据集：

import pickle
import numpy as np

def load_cifar10_data():
    # 加载训练数据
    with open('cifar-10-batches-py/data_batch_1', 'rb') as f:
        data = pickle.load(f, encoding='bytes')
        x_train = data[b'data']
        y_train = np.array(data[b'labels'])
    with open('cifar-10-batches-py/data_batch_2', 'rb') as f:
        data = pickle.load(f, encoding='bytes')
        x_train = np.concatenate([x_train, data[b'data']], axis=0)
        y_train = np.concatenate([y_train, np.array(data[b'labels'])], axis=0)
    with open('cifar-10-batches-py/data_batch_3', 'rb') as f:
        data = pickle.load(f, encoding='bytes')
        x_train = np.concatenate([x_train, data[b'data']], axis=0)
        y_train = np.concatenate([y_train, np.array(data[b'labels'])], axis=0)
    with open('cifar-10-batches-py/data_batch_4', 'rb') as f:
        data = pickle.load(f, encoding='bytes')
        x_train = np.concatenate([x_train, data[b'data']], axis=0)
        y_train = np.concatenate([y_train, np.array(data[b'labels'])], axis=0)
    with open('cifar-10-batches-py/data_batch_5', 'rb') as f:
        data = pickle.load(f, encoding='bytes')
        x_train = np.concatenate([x_train, data[b'data']], axis=0)
        y_train = np.concatenate([y_train, np.array(data[b'labels'])], axis=0)

    # 加载测试数据
    with open('cifar-10-batches-py/test_batch', 'rb') as f:
        data = pickle.load(f, encoding='bytes')
        x_test = data[b'data']
        y_test = np.array(data[b'labels'])

    # 调整数据格式
    x_train = x_train.reshape(-1, 3, 32, 32)
    x_train = np.transpose(x_train, (0, 2, 3, 1))
    x_test = x_test.reshape(-1, 3, 32, 32)
    x_test = np.transpose(x_test, (0, 2, 3, 1))

    return (x_train, y_train), (x_test, y_test)

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = load_cifar10_data()

上述代码中，`load_cifar10_data`函数用于加载CIFAR-10数据集。首先，通过`open`函数打开数据集文件，然后使用pickle库的`load`函数加载数据。由于数据集文件中的数据格式为bytes类型，需要使用`encoding='bytes'`来指定编码方式。最后，通过`numpy`库进行数据格式的调整和拼接。

最后一行代码可以用来检查数据是否正确加载。