NUMPY数据集练习 ----------SKLEARN类

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<br><br># 1. 安装scipy，numpy，sklearn包 import numpy from sklearn.datasets import load_iris # 2. 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data print(data.data)

　　

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# 3.查看data类型，包含哪些数据 data = load_iris() print(data.keys())

　　

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# 4.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 print(data.target_names) print(data.target) type(data.target)

　　

 

1 2	# 5.取出所有花的花萼长度(cm)的数据 print(numpy.array(list(len[0] for len in data['data'])))

　　

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# 6.取出所有花的花瓣长度(cm)+花瓣宽度(cm)的数据 print(numpy.array(list(len[2] for len in data['data'])) ) print(numpy.array(list(len[3] for len in data['data'])))

　　

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# 7.取出某朵花的四个特征及其类别。 print(data.data[0]) print(data.target_names[0])

　　

 

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# 8.将所有花的特征和类别分成三组，每组50个 setosa_data = [] versicolor_data = [] virginica_data = []

　　

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# 9.生成新的数组，每个元素包含四个特征+类别 for i in range(0,150):     #生成为setosa类的鸢尾花花数据     if  data.target[i] == 0:         data1 = data.data[i].tolist()         data1.append('setosa')         setosa_data.append(data1)     #生成为versicolor类的鸢尾花数据      elif data.target[i] == 1:         data1 = data.data[i].tolist()         data1.append('versicolor')         versicolor_data.append(data1)     #剩下的为virginica类的鸢尾花数据      else:                                 data1 = data.data[i].tolist()         data1.append('virginica')         virginica_data.append(data1) #生成新的数组，每个元素包含四个特征+类别 newdata=(setosa_data ,versicolor_data,virginica_data) print(newdata)