第六次作業 numpy資料集
阿新 • • 發佈：2018-11-12
#1. 安裝scipy，numpy，sklearn包 from sklearn.datasets import load_iris #匯入numpy import numpy #2. 從sklearn包自帶的資料集中讀出鳶尾花資料集data #3.檢視data型別，包含哪些資料 data = load_iris() print(type(data)) print(data.keys())
結果：
#4.取出鳶尾花特徵和鳶尾花類別資料，檢視其形狀及資料型別 #鳶尾花特徵 iris_feature = data_iris['data'] print(iris_feature)#鳶尾花型別 iris_target = data_iris['target'] print(iris_target)
結果：
# 5.取出所有花的花萼長度(cm)的資料 iris_len=numpy.array(list(len[0] for len in data['data'])) print(iris_len)
結果：
#6.取出所有花的花瓣長度(cm)+花瓣寬度(cm)的資料 for len_width in iris_len: print(len_width[2],len_width[3])
結果：
# 7.取出某朵花的四個特徵及其類別。 print(data['data'][0],data['target_names'][0])
結果：
# 8.將所有花分成三個組，每組50個 iris_setosa=[] iris_versicolor=[] iris_virginica=[] for i in range(0,150): if data['target'][i]==0: data1=data['data'][i].tolist() data1.append('setosa') iris_setosa.append(data1)elif data['target'][i]==1: data1=data['data'][i].tolist() data1.append('versicolor') iris_versicolor.append(data1) else: data1=data['data'][i].tolist() data1.append('virginica') iris_virginica.append(data1)
#9.生成新的陣列，每個元素包含四個特徵+類別 datas=numpy.array([iris_setosa,iris_versicolor,iris_virginica]) print(datas)
結果：
