在sci-kit learn Python库有通过以下命令很容易地访问许多数据集：你如何在Python创建自己的数据字典/结构
例如加载iris数据集：
iris=datasets.load_iris()
，并按如下，我们现在可以将数据分配和目标/标签变量：
X=iris.data # assigns feature dataset to X
Y=iris.target # assigns labels to Y
我的问题是如何创建自己的数据字典用我自己的数据无论是在CSV，XML或其他任何格式转换成上述类似这样的数据可以很容易地调用，功能/标签，很容易访问的东西。
这可能吗？谁来帮帮我！！顺便说一下，我使用的是spyder（anaconda）平台。
谢谢！
我看到至少两个（简单）解决方案，以解决您的问题。
首先，您可以将数据存储在任何您喜欢的结构中。
# 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，你可以创建你自己的类：
Class MyStructure:
def __init__(data, target):
self.data = data
self.target = target
my_class = MyStructure(iris.data, iris.target)
my_class.data # your data
希望它可以帮助
如果你想要做的是读取CSV文件中的数据并将它们组织起来，我会建议你只使用熊猫或numpy的genfromtxt函数。
mydata=numpy.genfromtxt(filepath,*params)
如果CSV定期格式，你可以通过指定提取例如每一列的名称：
mydata=numpy.genfromtxt(filepath,unpack=True,names=True,delimiter=',')
，那么你可以通过简单地键入它的名称来访问你想要的任何列数据/ header：
mydata['your header']
（Pandas也有类似的方便的方式从CSV或类似文件中以组织方式获取数据。）
但是，如果你想这样做了很长的路，学习：
简单地说，你想要写您正在使用的数据，完成与自己的接入类，修改，读取，#dosomething功能。代替这个代码，我认为你会从更多的入门和阅读例如虹膜类，或从任何初学者指南到基于对象的编程的简单类的介绍中获益。
做你想要什么，对于对象迈德特，你可以有例如