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<br><br># 1. 安裝scipy，numpy，sklearn包 import?numpy from?sklearn.datasets?import?load_iris # 2. 從sklearn包自帶的數(shù)據(jù)集中讀出鳶尾花數(shù)據(jù)集data print(data.data)

　　

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# 3.查看data類型，包含哪些數(shù)據(jù) data?=?load_iris() print(data.keys())

　　

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# 4.取出鳶尾花特征和鳶尾花類別數(shù)據(jù)，查看其形狀及數(shù)據(jù)類型 print(data.target_names) print(data.target) type(data.target)

　　

?

1 2	# 5.取出所有花的花萼長(zhǎng)度(cm)的數(shù)據(jù) print(numpy.array(list(len[0]?for?len?in?data['data'])))

　　

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# 6.取出所有花的花瓣長(zhǎng)度(cm)+花瓣寬度(cm)的數(shù)據(jù) 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.取出某朵花的四個(gè)特征及其類別。 print(data.data[0]) print(data.target_names[0])

　　

?

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# 8.將所有花的特征和類別分成三組，每組50個(gè) setosa_data?=?[] versicolor_data?=?[] virginica_data?=?[]

　　

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# 9.生成新的數(shù)組，每個(gè)元素包含四個(gè)特征+類別 for?i?in?range(0,150): ????#生成為setosa類的鳶尾花花數(shù)據(jù) ????if??data.target[i]?==?0: ????????data1?=?data.data[i].tolist() ????????data1.append('setosa') ????????setosa_data.append(data1) ????#生成為versicolor類的鳶尾花數(shù)據(jù)? ????elif?data.target[i]?==?1: ????????data1?=?data.data[i].tolist() ????????data1.append('versicolor') ????????versicolor_data.append(data1) ????#剩下的為virginica類的鳶尾花數(shù)據(jù)? ????else:???????????????????????? ????????data1?=?data.data[i].tolist() ????????data1.append('virginica') ????????virginica_data.append(data1) #生成新的數(shù)組，每個(gè)元素包含四個(gè)特征+類別 newdata=(setosa_data ,versicolor_data,virginica_data) print(newdata)

　　

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的NUMPY数据集练习 ----------SKLEARN类的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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