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    #导包
    import numpy as np

    # 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()

    # 查看data类型,包含哪些数据
    print("数据类型:",type(data))
    print("数据类目:",data.keys())

    # 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
    print("鸢尾花特征:",iris_feature)
    print("iris_feature数据类型",type(iris_feature))
    iris_target = data.target
    print("鸢尾花数据类别:",iris_target)
    print("iris_target数据类型:",type(iris_target))

    # 取出所有花的花萼长度(cm)的数据
    sepal_len = np.array(list(len[0] for len in data.data))
    print("花萼长度:",sepal_len)

    # 取出所有花的花瓣长度(cm)+花瓣宽度(cm)的数据
    pental_len = np.array(list(len[2] for len in data.data))
    pental_len.resize(3,50) #重新分配花瓣长度内存
    pental_wid = np.array(list(len[3] for len in data.data))
    pental_wid.resize(3,50) #重新分配花瓣宽度内存
    iris_lens = (pental_len,pental_wid)
    print("花瓣长宽:",iris_lens)

    # 取出某朵花的四个特征及其类别
    print("特征:",data.data[1])
    print("类别:",data.target[1])

    # 将所有花的特征和类别分成三组,每组50个
    #建立3个相应列表存放数据
    iris_set = []
    iris_ver = []
    iris_vir = []

    for i in range(0,150):
    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)

    # 生成新的数组,每个元素包含四个特征+类别
    datas = (iris_set,iris_ver,iris_vir)
    print("新的数组:",datas)

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