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加载 sklearn datasets中的数据，并可视化，对数据有一个简单的了解

Python

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris() #载入鸢尾花 数据集,存入变量iris中（数据结构可理解为字典）
iris.keys()

【加载 sklearn datasets中的数据，并可视化，对数据有一个简单的了解】dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names'])
iris.DESCR #可以查看一些数据的信息
#Number of Instances: 150 (50 in each of three classes)
#Number of Attributes: 4 numeric, predictive attributes and the class

#Attribute Information:
# - sepal length in cm
# - sepal width in cm
# - petal length in cm
# - petal width in cm

# Class Information:
# - Iris-Setosa
# - Iris-Versicolour
# - Iris-Virginica

iris.data #查看iris 中的数据
iris.data.shape
# （150,4）data 形状 ,即Number of Instances: 150 (50 in each of three classes),每个样本都有4个特征
iris.feature_names #查看数据集特征的名称
iris.target #查看数据集的标签（0,1,2）（因为该数据集中总共分三类鸢尾花）,与样本一一对应,iris.target.shape 为(150,)
iris.target_names #标签的名称或实际意思（鸢尾花的不同种类，'setosa', 'versicolor', 'virginica'）
#将数据可视化（由于总共有四个特征，故我们先取出前两种特征，画二维图,大致的看一下数据）
X = iris.data[:,:2]
plt.scatter(X[:,0],X[:,1]) #两个特征之间没什么现行关系,故用散点图
plt.show()
加载 sklearn datasets中的数据，并可视化，对数据有一个简单的了解
文章图片

#上图中不能很好的看出,哪个点属于哪一类鸢尾花,故设置,不同类别的鸢尾花显示不同的颜色
y = iris.target
plt.scatter(X[y==0,0],X[y==0,1],color = 'r',marker='o')
plt.scatter(X[y==1,0],X[y==1,1],color = 'b',marker='*')
plt.scatter(X[y==2,0],X[y==2,1],color = 'g',marker='+')
plt.show()
加载 sklearn datasets中的数据，并可视化，对数据有一个简单的了解
文章图片


#这样图就清晰多了,但是第二类和第三类好像还混合在一起，别担心，我们还有后两个特征没有使用
Y = iris.data[:,2:]
plt.scatter(Y[y==0,0],Y[y==0,1],color = 'r',marker='o')
plt.scatter(Y[y==1,0],Y[y==1,1],color = 'b',marker='*')
plt.scatter(Y[y==2,0],Y[y==2,1],color = 'g',marker='+')
plt.show()
加载 sklearn datasets中的数据，并可视化，对数据有一个简单的了解
文章图片


#这样,我们就可以大致的对数据有一个认识，后两个特征对数据的分类更重要。

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