1.安装scipy,numpy,sklearn包
2. 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data
from sklearn.datasets import load_iris data =load_iris()
3.查看data类型,包含哪些数据
print('data类型' ,type(data)) print('data数据',data.keys())
4.取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据,查看其形状及数据类型
iris_feature = data.feature_names,data.data iris_category =data.target print('鸢尾花特征',iris_feature) print('鸢尾花特征(数据类型)',type(iris_feature)) print('鸢尾花类别数据',iris_category) print('鸢尾花类别数据()',type(iris_category))
5.取出所有花的花萼长度(cm)的数据
sepal_length = np.array(list(len[0] for len in data.data )) print('花萼长度:',sepal_length)
6.取出所有花的花瓣长度(cm)+花瓣宽度(cm)的数据
iris_petal =np.array(list(len[2]+len[3] for len in data.data)) print('花瓣长度+宽度:',iris_petal)
7.取出某朵花的四个特征及其类别。
print("特征:",data.data[20]) print("类别:",data.target[20])
8.将所有花的特征和类别分成三组,每组50个
iris_set = [] iris_ver = [] iris_vir = [] for i in range(0,150): #分类 if data.target[i]==0: Data =data.data[i].tolist() Data.append('setosa') iris_set.append(Data) elif data.target[i]==1: Data=data.data[i].tolist() Data.append('versicolor') iris_ver.append(Data) else: Data=data.data[i].tolist() Data.append('virginica') iris_vir.append(Data)
9.生成新的数组,每个元素包含四个特征+类别
new_data=np.array([iris_set,iris_ver,iris_vir])
print('新数组',new_data)
10.计算鸢尾花花瓣长度的最大值,平均值,中值,均方差。
petal_len=np.array(list(len[2] for len in data['data'])) #print(petal_len) print(np.max(petal_len)) print(np.mean(petal_len)) print(np.median(petal_len)) print(np.std(petal_len))
11.显示鸢尾花某一特征的曲线图。
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(np.linspace(0,150,num=150),data_len,'b') #花瓣曲线图 plt.show() plt.scatter(np.linspace(0,150,num=150),data_len,marker='o')#花瓣图 plt.show()
12.显示鸢尾花某一特征的散点图。
plt.scatter(np.linspace(0,150,num=150),petal_len,marker='o')#花瓣图 plt.show()