匿名用戶

1級(jí)

2017-04-12 回答

rom sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()

print(iris.keys())

n_samples, n_features = iris.data.shape

print((n_samples, n_features))

print(iris.data[0])

print(iris.target.shape)

print(iris.target)

print(iris.target_names)

print("feature_names:",iris.feature_names)

sklearn中的iris數(shù)據(jù)集有5個(gè)key：

[‘target_names’, ‘data’, ‘target’, ‘DESCR’, ‘feature_names’]

(150L, 4L)

data[0]:[ 5.1 3.5 1.4 0.2]

(‘feature_names:’, [‘sepal length (cm)’, ‘sepal width (cm)’, ‘petal length (cm)’, ‘petal width (cm)’])

(150L,)

[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]

[‘setosa’ ‘versicolor’ ‘virginica’]

target_names : 分類名稱

target：分類（150個(gè)）

feature_names: 特征名稱

data : 特征值

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python的自带数据集_怎么使用pandas读入python自带的iris数据集的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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