Google Collab Data Load

如果你想在 Google Collab 中加载外部数据集并开始使用它们进行分析，这篇文章就是为你准备的！我们将会介绍一种在 Google Collab 中使用 Go 编程语言加载数据集的方法。

环境配置

首先，我们需要确保我们的环境已经配置完成。我们需要一个支持 Go 编程语言的环境，以及一个可以使用的 Google Collab 账户。

我们可以通过下列命令来检查 Go 是否已经正确安装：

go version

如果 Go 已经安装成功，你将会看到类似于以下的输出：

go version go1.16.3 linux/amd64

如果你还没有安装 Go，请首先完成安装。输入以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install golang-go

当你的 Go 环境配置完成后，你就可以使用 Go 语言来启动和运行你的程序了。

数据加载

下面我们将演示如何在 Google Collab 中使用 Go 编程语言加载外部数据集。

我们需要下载一个数据集，并将它保存在本地。这里我们以如下数据集为例：

https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data

我们用 Go 语言实现如下的代码片段来加载数据集，该片段首先从网页中下载数据集，然后将它解析成一个二维数组：

package main

import (
    "bufio"
    "encoding/csv"
    "fmt"
    "io"
    "net/http"
    "os"
    "strings"
)

func main() {
    // 下载数据
    res, err := http.Get("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data")
    if err != nil {
        fmt.Println("Error while downloading data")
    }
    defer res.Body.Close()

    // 创建 csv 读取器
    reader := csv.NewReader(bufio.NewReader(res.Body))
    reader.Comma = ','

    // 遍历数据
    data := [][]string{}
    for {
        record, err := reader.Read()
        if err == io.EOF {
            break
        }
        if err != nil {
            fmt.Println("Error while reading file")
            break
        }
        data = append(data, record)
    }
    fmt.Println(data)
}

这个代码片段下载了 Iris 数据集，并将其解析为一个二维数组。我们可以使用这个数组来做进一步的分析或者可视化。

结论

在这篇文章中，我们介绍了如何使用 Go 编程语言在 Google Collab 中加载外部数据集。我们下载了一个数据集，然后使用 Go 语言将其解析为二维数组。这个任务是使用 Go 编程语言非常容易完成的。有了这种方法，你将有能力在 Google Collab 上使用各种不同类型的数据集进行分析和可视化。