numpy数据集练习——鸢尾花数据集

#导包
import numpy as np

# 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()

# 查看data类型，包含哪些数据
print("数据类型：",type(data))
print("数据类目：",data.keys())

# 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
iris_feature = data.feature_names,data.data
print("鸢尾花特征：",iris_feature)
print("iris_feature数据类型",type(iris_feature))
iris_target = data.target
print("鸢尾花数据类别：",iris_target)
print("iris_target数据类型：",type(iris_target))

# 取出所有花的花萼长度(cm)的数据
sepal_len = np.array(list(len[0] for len in data.data))
print("花萼长度：",sepal_len)

# 取出所有花的花瓣长度(cm)+花瓣宽度(cm)的数据
pental_len = np.array(list(len[2] for len in data.data))
pental_len.resize(3,50)   #重新分配花瓣长度内存
pental_wid = np.array(list(len[3] for len in data.data))
pental_wid.resize(3,50)   #重新分配花瓣宽度内存
iris_lens = (pental_len,pental_wid)
print("花瓣长宽：",iris_lens)

# 取出某朵花的四个特征及其类别
print("特征：",data.data[1])
print("类别：",data.target[1])

# 将所有花的特征和类别分成三组，每组50个
#建立3个相应列表存放数据
iris_set = []
iris_ver = []
iris_vir = []

for i in range(0,150):
    if  data.target[i] == 0:
        Data = data.data[i].tolist()
        Data.append(‘setosa‘)
        iris_set.append(Data)
    elif data.target[i] ==1:
        Data = data.data[i].tolist()
        Data.append(‘versicolor‘)
        iris_ver.append(Data)
    else:
        Data = data.data[i].tolist()
        Data.append(‘virginica‘)
        iris_vir.append(Data)

# 生成新的数组，每个元素包含四个特征+类别
datas = (iris_set,iris_ver,iris_vir)
print("新的数组：",datas)

原文地址：https://www.cnblogs.com/hodafu/p/9787032.html