python如何将带标签的特征向量直接导入到朴素贝叶斯分类器中进行分类

Question

1 -0.251051 -0.098758 -0.334480 -0.802064 0.310410 0.369198
2 -0.114443 -0.252595 0.175786 -0.662360 0.241837 0.129143
3 -0.623884 0.200280 -0.043467 -0.078748 0.252802 0.539361
3 -0.115779 0.009689 -0.093336 -0.440753 0.016640 0.589645
2 -0.460982 -0.262591 0.250524 -0.556230 0.040779 0.373679
2 -0.161501 -0.208360 -0.406109 -0.761014 0.373958 0.391963
其中最前面的数字1 2 3为类别标签，后面为特征向量（只写出了六维，但是我真实数据有128维），我想把这些数据直接导入到朴素贝叶斯分类器中计算分类结果（准确率，召回，f1-score），（上面只是给的一小部分数据）。求一个能直接处理这些数据的python语言编写的朴素贝叶斯分类器，数据文件类型为txt。谢谢，非常感谢

Answer 1

数据文件是什么格式？txt csv？？。。。