鳶尾花資料集

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#載入numpy包import numpy#載入sklearn包from sklearn.datasets import load_iris #讀出鳶尾花資料集datadata=load_iris()#查看data類型print(type(data))#查看資料內容print(data.keys())

4、

#鳶尾花的四個特徵data_feature= data.feature_namesiris_data=data.dataprint(data_feature)print(iris_data)#鳶尾花的三個類別data_target =data.target_namesprint(data_target)iris_data=data.targetprint(iris_data)#資料類型type(iris_data)

5、

#鳶尾花花萼長度的資料sepal_length=numpy.array(list(len[0] for len in data[‘data‘]))print(sepal_length)

6、

#鳶尾花花瓣長度的資料petal_length=numpy.array(list(len[2] for len in data[‘data‘])) print(petal_length)#鳶尾花花瓣寬度的資料petal_width=numpy.array(list(len[3] for len in data[‘data‘])) print(petal_width)

7、

#取出某朵花的四個特徵print(data.data[0])#取出某朵花的類別print(data.target_names[0])

8、9

#定義三個列表來存放不同類型花朵的類別setosa_data = []versicolor_data = []virginica_data = []#for i in range(0,150):    #產生為setosa類的鳶尾花花資料    if  data.target[i] == 0:         data1 = data.data[i].tolist()        data1.append(‘setosa‘)        setosa_data.append(data1)    #產生為versicolor類的鳶尾花資料      elif data.target[i] == 1:         data1 = data.data[i].tolist()        data1.append(‘versicolor‘)        versicolor_data.append(data1)    #剩下的為virginica類的鳶尾花資料      else:                                 data1 = data.data[i].tolist()        data1.append(‘virginica‘)        virginica_data.append(data1)#產生新的數組，每個元素包含四個特徵+類別newdata=(setosa_data ,versicolor_data,virginica_data)print(newdata)

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