在sci-kit learn Python庫有通過以下命令很容易地訪問許多數據集：你如何在Python創建自己的數據字典/結構
例如加載iris數據集：
iris=datasets.load_iris()
，並按如下，我們現在可以將數據分配和目標/標籤變量：
X=iris.data # assigns feature dataset to X
Y=iris.target # assigns labels to Y
我的問題是如何創建自己的數據字典用我自己的數據無論是在CSV，XML或其他任何格式轉換成上述類似這樣的數據可以很容易地調用，功能/標籤，很容易訪問的東西。
這可能嗎？誰來幫幫我！！順便說一下，我使用的是spyder（anaconda）平臺。
謝謝！
我看到至少兩個（簡單）解決方案，以解決您的問題。
首先，您可以將數據存儲在任何您喜歡的結構中。
# Storing in a list
my_list = []
my_list.append(iris.data)
my_list[0] # your data
# Storing in a dictionary
my_dict = {}
my_dict["data"] = iris.data
my_dict["data"] # your data
或者，你可以創建你自己的類：
Class MyStructure:
def __init__(data, target):
self.data = data
self.target = target
my_class = MyStructure(iris.data, iris.target)
my_class.data # your data
希望它可以幫助
如果你想要做的是讀取CSV文件中的數據並將它們組織起來，我會建議你只使用熊貓或numpy的genfromtxt函數。
mydata=numpy.genfromtxt(filepath,*params)
如果CSV定期格式，你可以通過指定提取例如每一列的名稱：
mydata=numpy.genfromtxt(filepath,unpack=True,names=True,delimiter=',')
，那麼你可以通過簡單地鍵入它的名稱來訪問你想要的任何列數據/ header：
mydata['your header']
（Pandas也有類似的方便的方式從CSV或類似文件中以組織方式獲取數據。）
但是，如果你想這樣做了很長的路，學習：
簡單地說，你想要寫您正在使用的數據，完成與自己的接入類，修改，讀取，#dosomething功能。代替這個代碼，我認爲你會從更多的入門和閱讀例如虹膜類，或從任何初學者指南到基於對象的編程的簡單類的介紹中獲益。
做你想要什麼，對於對象邁德特，你可以有例如