Sklearn 框架自帶資料集介面

2021-09-07 12:14:08 字數 1891 閱讀 6100

自帶資料集型別如下：

以鳶尾花資料為例，介紹一下自帶資料集的使用。

基本使用：

import sklearn


import matplotlib.pyplot as plt


# 載入資料集


iris = sklearn.datasets.load_iris()  # 鳶尾花資料


# 列印資料集中的型別


print(iris.keys())


# dict_keys(['target', 'data', 'feature_names', 'descr', 'target_names'])


# target：標籤


# data  ：資料


# feature_names ：特徵名稱，list，按照data中排序生成


# target_names   : 標籤名稱，list，按照target中排序生成


print(iris.target.shape)


print(iris.data.shape)


print(iris.feature_names)


print(iris.target_names)


# (150,)


# (150, 4)


# ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']


# ['setosa' 'versicolor' 'virginica']
使用乙個特徵繪製柱狀圖：

使用兩個特徵繪製散點圖：

x_index = 0


y_index = 1


colors = ['blue', 'red', 'green']


for label, color in zip(range(len(iris.target_names)), colors):


plt.scatter(iris.data[iris.target == label, x_index],


iris.data[iris.target == label, y_index],


label=iris.target_names[label],   # 圖例內容


color=color)


plt.xlabel(iris.feature_names[x_index])


plt.ylabel(iris.feature_names[y_index])


plt.legend(loc='upper right')                    # 顯示圖例


其他自帶小型資料集（load的）均同理，以後遇到教程使用時不用再慌了。
				
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