import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="white", color_codes=True) # 接着我们导入Iris flower 数据集, 这个数据集是在路径"../input/" 下面 iris = pd.read_csv("./input/iris.csv") # the iris dataset is
鸢尾花数据集(Iris dataset)是一个经典的机器学习数据集,由于其简单而富有代表性,广泛用于各种数据分析和机器学习的教学与研究中。数据集包含150个样本,分别属于三种鸢尾花的不同类别:Setosa、Versicolor和Virginica。本文将介绍如何使用Python统计每个类别的样本频数和频率,并提供相关的代码示例。 数据概述 鸢尾花数据集的...
以下是一个示例代码: python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 读取iris.txt文件 df = pd.read_csv('iris.txt', delimiter=',') # 选择两个特征作为散点图的x轴和y轴 x = df['sepal_length'] y = df['sepal_width'] # 根据类别设置点的颜色 colors = { 'Iris-setosa': ...
sns.set(style="white")# Load the Iris Datairis=sns.load_dataset("iris")# Make pair plotg=sns.PairGrid(iris,hue="species")g.map_diag(plt.hist)g.map_offdiag(plt.scatter)#g.add_legend()# Lets explicitly set the axes limitsaxes=g.axeslim=[(3,9),(1.5,5),(-2,10),(-1,3.5)]f...
datasets import load_iris iris_dataset = load_iris() #sklearn已经整理了Iris数据集,使用load_iris函数可以直接下载,使用; 我们输出看一下: print(iris_dataset)#发现数据集整理成了一个大字典; output: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 {'feature_names': ['sepal length (cm)', '...
构建第一个模型:KNN算法(Iris_dataset) 利用鸢尾花数据集完成一个简单的机器学习应用~万丈高楼平地起,虽然很基础,但是还是跟着书敲了一遍代码。 一、模型构建流程 1、获取数据 本次实验的Iris数据集来自skicit-learn的datasets模块 from sklearn.datasetsimportload_irisiris_dataset=load_iris()...
import pandas as pd Python Copy代码。读取数据集 “Iris.csv “。data = pd.read_csv("your downloaded dataset location ") Python Copy代码:显示数据集最上面的行和它们的列。 函数head()将显示数据集的最上面几行,这个函数的默认值是5,也就是说,当没有给它参数时,它将显示最上面的5行。
在具有 Python 集成的系统上,创建以下使用 Python 代码加载数据的存储过程。 SQL CREATEPROCEDUREget_iris_datasetASBEGINEXEC sp_execute_external_script @language= N'Python', @script = N' from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() iris_data = pandas.DataFrame(iris.data) iris_d...
# 主成分分析# 减少系统的维数,保留足以描述个数据点特征的信息#scikit-learn 库中fit_tranform()函数就是用来降维的属于PCA对象,使用前先导入PCA模块sklearn.decomposition,然后使用PCA()构造函数#用n_components选项制定要降到几维fromsklearn.decompositionimportPCAx_reduced=PCA(n_components=3).fit_transform(iri...
import numpy as np # NumPy是Python中用于科学计算的基础库,提供了支持大规模、多维数组和矩阵的操作。 # 计算标准化前的均值和标准差 mean_before = np.mean(iris_dataset['data'], axis=0) std_before = np.std(iris_dataset['data'], axis=0) print("标准化前的均值:", mean_before) print("标准...