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iris鸢尾花数据集java_鸢尾花数据集(Iris)

时间:2020-10-31 17:14:21

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iris鸢尾花数据集java_鸢尾花数据集(Iris)

鸢尾花数据集(Iris)

共有数据150组,每组包括花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽4个输入特征。

同时给出了,这一组特征对应的鸢尾花类别。类别包括:

Setosa Iris(狗尾草鸢尾),

Versicolour Iris(杂色鸢尾),

Virginica Iris(弗吉尼亚鸢尾)

三类,分别用数字0,1,2表示。

鸢尾花数据集的读入和显示

从sklearn包读入Iris数据集

使用pandas包中的DataFrame函数将Iris数据集转化成表格形式

from sklearn import datasets #加载sklearn包dataset中读入Iris数据集

from pandas import DataFrame #加载pandas包

import pandas as pd

x_data = datasets.load_iris().data # .data返回iris数据集所有输入特征

y_data = datasets.load_iris().target # .target返回iris数据集所有标签

#用print函数打印出来看一下效果

print("x_data from datasets(未增加任何格式,直接显示数据): \n", x_data)

print("y_data from datasets(未增加任何格式,直接显示数据): \n", y_data)

x_data = DataFrame(x_data, columns=['花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度'])

# 为增加可读性实用DataFrame()将数据转化成表格的形式,

# 每一列增加中文标签

# 为表格增加行索引(左侧)和列标签(上方)

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

# 设置列对齐

print("x_data add index(每一列增加中文标签,设置列对齐): \n", x_data)

x_data['类别'] = y_data # 表格中新加一列,列标签为‘类别’,数据为y_data

print("x_data add a column(增加格式): \n", x_data)

#类型维度不确定时,建议用print函数打印出来确认效果

x_data from datasets(未增加任何格式,直接显示数据):

[[5.1 3.5 1.4 0.2]

[4.9 3. 1.4 0.2]

[4.7 3.2 1.3 0.2]

[4.6 3.1 1.5 0.2]

[5. 3.6 1.4 0.2]

[5.4 3.9 1.7 0.4]

[4.6 3.4 1.4 0.3]

[5. 3.4 1.5 0.2]

[4.4 2.9 1.4 0.2]

[4.9 3.1 1.5 0.1]

[5.4 3.7 1.5 0.2]

[4.8 3.4 1.6 0.2]

[4.8 3. 1.4 0.1]

[4.3 3. 1.1 0.1]

[5.8 4. 1.2 0.2]

[5.7 4.4 1.5 0.4]

[5.4 3.9 1.3 0.4]

[5.1 3.5 1.4 0.3]

[5.7 3.8 1.7 0.3]

[5.1 3.8 1.5 0.3]

[5.4 3.4 1.7 0.2]

[5.1 3.7 1.5 0.4]

[4.6 3.6 1. 0.2]

[5.1 3.3 1.7 0.5]

[4.8 3.4 1.9 0.2]

[5. 3. 1.6 0.2]

[5. 3.4 1.6 0.4]

[5.2 3.5 1.5 0.2]

[5.2 3.4 1.4 0.2]

[4.7 3.2 1.6 0.2]

[4.8 3.1 1.6 0.2]

[5.4 3.4 1.5 0.4]

[5.2 4.1 1.5 0.1]

[5.5 4.2 1.4 0.2]

[4.9 3.1 1.5 0.2]

[5. 3.2 1.2 0.2]

[5.5 3.5 1.3 0.2]

[4.9 3.6 1.4 0.1]

[4.4 3. 1.3 0.2]

[5.1 3.4 1.5 0.2]

[5. 3.5 1.3 0.3]

[4.5 2.3 1.3 0.3]

[4.4 3.2 1.3 0.2]

[5. 3.5 1.6 0.6]

[5.1 3.8 1.9 0.4]

[4.8 3. 1.4 0.3]

[5.1 3.8 1.6 0.2]

[4.6 3.2 1.4 0.2]

[5.3 3.7 1.5 0.2]

[5. 3.3 1.4 0.2]

[7. 3.2 4.7 1.4]

[6.4 3.2 4.5 1.5]

[6.9 3.1 4.9 1.5]

[5.5 2.3 4. 1.3]

[6.5 2.8 4.6 1.5]

[5.7 2.8 4.5 1.3]

[6.3 3.3 4.7 1.6]

[4.9 2.4 3.3 1. ]

[6.6 2.9 4.6 1.3]

[5.2 2.7 3.9 1.4]

[5. 2. 3.5 1. ]

[5.9 3. 4.2 1.5]

[6. 2.2 4. 1. ]

[6.1 2.9 4.7 1.4]

[5.6 2.9 3.6 1.3]

[6.7 3.1 4.4 1.4]

[5.6 3. 4.5 1.5]

[5.8 2.7 4.1 1. ]

[6.2 2.2 4.5 1.5]

[5.6 2.5 3.9 1.1]

[5.9 3.2 4.8 1.8]

[6.1 2.8 4. 1.3]

[6.3 2.5 4.9 1.5]

[6.1 2.8 4.7 1.2]

[6.4 2.9 4.3 1.3]

[6.6 3. 4.4 1.4]

[6.8 2.8 4.8 1.4]

[6.7 3. 5. 1.7]

[6. 2.9 4.5 1.5]

[5.7 2.6 3.5 1. ]

[5.5 2.4 3.8 1.1]

[5.5 2.4 3.7 1. ]

[5.8 2.7 3.9 1.2]

[6. 2.7 5.1 1.6]

[5.4 3. 4.5 1.5]

[6. 3.4 4.5 1.6]

[6.7 3.1 4.7 1.5]

[6.3 2.3 4.4 1.3]

[5.6 3. 4.1 1.3]

[5.5 2.5 4. 1.3]

[5.5 2.6 4.4 1.2]

[6.1 3. 4.6 1.4]

[5.8 2.6 4. 1.2]

[5. 2.3 3.3 1. ]

[5.6 2.7 4.2 1.3]

[5.7 3. 4.2 1.2]

[5.7 2.9 4.2 1.3]

[6.2 2.9 4.3 1.3]

[5.1 2.5 3. 1.1]

[5.7 2.8 4.1 1.3]

[6.3 3.3 6. 2.5]

[5.8 2.7 5.1 1.9]

[7.1 3. 5.9 2.1]

[6.3 2.9 5.6 1.8]

[6.5 3. 5.8 2.2]

[7.6 3. 6.6 2.1]

[4.9 2.5 4.5 1.7]

[7.3 2.9 6.3 1.8]

[6.7 2.5 5.8 1.8]

[7.2 3.6 6.1 2.5]

[6.5 3.2 5.1 2. ]

[6.4 2.7 5.3 1.9]

[6.8 3. 5.5 2.1]

[5.7 2.5 5. 2. ]

[5.8 2.8 5.1 2.4]

[6.4 3.2 5.3 2.3]

[6.5 3. 5.5 1.8]

[7.7 3.8 6.7 2.2]

[7.7 2.6 6.9 2.3]

[6. 2.2 5. 1.5]

[6.9 3.2 5.7 2.3]

[5.6 2.8 4.9 2. ]

[7.7 2.8 6.7 2. ]

[6.3 2.7 4.9 1.8]

[6.7 3.3 5.7 2.1]

[7.2 3.2 6. 1.8]

[6.2 2.8 4.8 1.8]

[6.1 3. 4.9 1.8]

[6.4 2.8 5.6 2.1]

[7.2 3. 5.8 1.6]

[7.4 2.8 6.1 1.9]

[7.9 3.8 6.4 2. ]

[6.4 2.8 5.6 2.2]

[6.3 2.8 5.1 1.5]

[6.1 2.6 5.6 1.4]

[7.7 3. 6.1 2.3]

[6.3 3.4 5.6 2.4]

[6.4 3.1 5.5 1.8]

[6. 3. 4.8 1.8]

[6.9 3.1 5.4 2.1]

[6.7 3.1 5.6 2.4]

[6.9 3.1 5.1 2.3]

[5.8 2.7 5.1 1.9]

[6.8 3.2 5.9 2.3]

[6.7 3.3 5.7 2.5]

[6.7 3. 5.2 2.3]

[6.3 2.5 5. 1.9]

[6.5 3. 5.2 2. ]

[6.2 3.4 5.4 2.3]

[5.9 3. 5.1 1.8]]

y_data from datasets(未增加任何格式,直接显示数据):

[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

2 2]

x_data add index(每一列增加中文标签,设置列对齐):

花萼长度 花萼宽度 花瓣长度 花瓣宽度

0 5.1 3.5 1.4 0.2

1 4.9 3.0 1.4 0.2

2 4.7 3.2 1.3 0.2

3 4.6 3.1 1.5 0.2

4 5.0 3.6 1.4 0.2

.. ... ... ... ...

145 6.7 3.0 5.2 2.3

146 6.3 2.5 5.0 1.9

147 6.5 3.0 5.2 2.0

148 6.2 3.4 5.4 2.3

149 5.9 3.0 5.1 1.8

[150 rows x 4 columns]

x_data add a column(增加格式):

花萼长度 花萼宽度 花瓣长度 花瓣宽度 类别

0 5.1 3.5 1.4 0.2 0

1 4.9 3.0 1.4 0.2 0

2 4.7 3.2 1.3 0.2 0

3 4.6 3.1 1.5 0.2 0

4 5.0 3.6 1.4 0.2 0

.. ... ... ... ... ...

145 6.7 3.0 5.2 2.3 2

146 6.3 2.5 5.0 1.9 2

147 6.5 3.0 5.2 2.0 2

148 6.2 3.4 5.4 2.3 2

149 5.9 3.0 5.1 1.8 2

[150 rows x 5 columns]

直接从数据集中读出的数据是一个列表,

将其变成表格,再增加标签

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