title("Iris Dataset - Scatter Plot") plt.xlabel(iris.feature_names[0]) # 第一个特征名称 plt.ylabel(iris.feature_names[1]) # 第二个特征名称 plt.show() # 显示图像 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 这段代码生成了一个散点图,展示了不同类别的鸢尾花在前两个特征空间中的分布...
virginica_data = X_arr[y_arr == 2] plt.scatter(virginica_data[:, 0], virginica_data[:, 1], color="b", label="Iris_virginica") plt.legend() plt.title('Iris plants dataset,Instances=150, Attributes=4') plt.show() iris_data_plot(X_arr, y_arr) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8...
load_dataset('tips') sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips, hue='sex') plt.title('Boxplot by Day and Gender') 特性优势: 自动计算统计量 内置美观的调色板 支持分类变量可视化 2.3 Plotly交互式可视化 对于需要交互的场景,Plotly提供了丰富的交互功能: import plotly.express as px df ...
dataset：在数据库中存储 Python 字典pymssql：一个简单的 Microsoft SQL Server 数据库接口。NoSQL 数据...
import plotly.express as px iris = px.data.iris() fig = px.scatter(iris, x="sepal_width",...
fig.update_layout(title='3D Scatter Plot of Iris Dataset')# 显示图形fig.show()```3. SeabornSeaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库,提供了更高级别的界面和多种美观的图形类型。使用Seaborn进行三维可视化可以使用其3D绘图功能,即seaborn的tsplot和其他3D图形。下面是一个简单的例子,展示如何使用Seaborn进行...
fromazureml.coreimportDataset dataset = Dataset.Tabular.from_delimited_files(path = [(datastore,'train-dataset/tabular/iris.csv')]) dataset.take(3).to_pandas_dataframe() 以下示例演示如何创建引用多个文件 URL 的FileDataset。 Python fromazureml.core.datasetimportDataset url_paths = ['http://yann....
1. Boston House Prices Dataset 2. Iris Plants Dataset 3. Diabetes Dataset 4. Digits Dataset 5. Wine Recognition Dataset 6. Breast Cancer Dataset In this tutorial, we will employ the Iris Plants Dataset with the assistance of Scikit-learn. The dataset comprises parameters such as sepal length,...
python 複製 from sklearn import datasets import pandas as pd # SkLearn has the Iris sample dataset built in to the package iris = datasets.load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) 5-3 - 使用 Revoscalepy API 來建立資料表並載入 Iris 資料python 複製 ...
defmain():# Load the datasetdata = datasets.load_iris()X = data.datay = data.target # 将数据集 X 映射到低维空间X_trans = PCA().transform(X) x1 = X_trans[:,0]x2 = X_trans[:,1] cmap = plt.get_cm...