import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import plotly.express as px # 加载示例数据 df = sns.load_dataset('iris') print(df.head()) # 绘制柱状图 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x='species', y='sepal_length', data=df) plt.title('Bar Plot of Sepal Length by ...
warnings.filterwarnings('ignore') df = sns.load_dataset('iris') le = LabelEncoder df['species'] = le.fit_transform(df['species']) df = df.rename(columns={'species':'labels'}) df = df[['labels','sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width']] print(df.shape) df.he...
st.markdown("Load :blue[Iris Data Set]") #从Seaborn导入鸢尾花数据帧 df = sns.load_dataset('iris') # 显示数据帧 st.write(df) # 显示章节标题 st.header('Visualize Using Heatmap') fig = px.imshow(df.iloc[:,:-1]) # 显示热图 st.write(fig) 23 changes: 23 additions & 0 ...
示例1: 饼状图 我们将使用Seaborn中的鸢尾花数据集(Iris dataset)来创建一个饼状图,展示不同品种鸢尾花的数量分布。 importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 加载鸢尾花数据集iris=sns.load_dataset('iris')# 计算不同品种的数量species_counts=iris['species'].value_counts()# 绘制饼状图plt.figure(...
importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns# 创建一个数据集data=sns.load_dataset('iris')# 绘制散点图sns.scatterplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data=data,hue='species')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 通过上面的代码,我们使用Seaborn库加载了一个iris数据集,并绘制了...
This dataset is a superset of the iris image datasets used in ICE 2005 and ICE 2006. The ND 2004-2005 iris image dataset contains 64,980 images corresponding to 356 unique subjects, and 712 unique irises. The age range of the subjects is 18 to 75 years old. 158 of the subjects are ...
df = sns.load_dataset(‘iris‘)报错URLError: <urlopen error [WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接。>,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
# 查看数据集基本信息print(iris_data.info())print(iris_data.head()) 1. 2. 3. 第四步:数据可视化 我们可以使用Seaborn和Matplotlib库对数据进行可视化,以更好地理解数据的分布情况。 # 绘制散点图sns.pairplot(iris_data,hue="species")plt.title("Iris Dataset Pairplot")plt.show() ...
接下来,我们将使用经典的鸢尾花数据集(Iris Dataset)来演示模式识别过程。此数据集包含三种不同的鸢尾花,每种花的特征有四个维度:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 数据加载和可视化 首先,加载数据并可视化其分布。 importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_...
data=sns.load_dataset('iris')sns.pairplot(data,hue='species')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 总结 数据分析是一项重要的技能,它可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息,为决策提供支持。不同的任务类型和方法适用于不同的场景,只有熟练掌握各种数据分析技能,才能更好地应对不同的数据分析问题。希望...