numpy统计分布显示

Posted huang201606050002

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了numpy统计分布显示相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 pip install numpy

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
print(iris.keys()) ##iris的数据集
print(type(iris))

结果:

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#取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据,查看其形状及数据类型
iris_target=print(‘鸢尾花形状类别:‘,iris.target)
iris_feature=print(‘鸢尾花特征:‘,iris.feature_names)
print(‘数据类型:‘,type(iris_target))
print(‘数据类型:‘,type(iris_feature))

结果显示:

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#5.取出所有花的花萼长度(cm)的数据
import numpy as np
sepal_len=np.array(list(len[0] for len in iris[‘data‘])) ##产生随机数组
print(‘所有花萼长度:‘,sepal_len)

结果:

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#6.取出所有花的花瓣长度(cm)+花瓣宽度(cm)的数据
petal_len=np.array(list(len[2] for len in iris[‘data‘]))
print(‘所有花的花瓣长度:‘,petal_len)
petal_width=np.array(list(len[3] for len in iris[‘data‘]))
print(‘===================‘)
print(‘所有花的花瓣宽度:‘,petal_width)

#7.取出某朵花的四个特征及其类别。
print(iris[‘data‘][1],iris[‘target‘][1])

结果:

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#10.计算鸢尾花花瓣长度的最大值,平均值,中值,均方差。
petal_data=iris[‘data‘][:,2] #花瓣长度数据
petal_max=np.max(petal_data) #最大值
petal_mean=np.mean(petal_data) #平均值
petal_std=np.std(petal_data) #均方差
print(petal_max)
print(petal_mean)
print(petal_std)

结果:技术分享图片

 

 

#查看data类型
data =iris["data"]
X=data[:,2]
print(X)
print(type(X))

#11.显示鸢尾花某一特征的曲线图,散点图。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt ##matplotlib.pyplot是一些命令行风格函数的集合,点形线形
x= np.linspace(0,150,num=150)
plt.plot(x,X) ##折线图
plt.show()
plt.scatter(x,X) ##查看散点图
plt.show()

 

结果显示:

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以上是关于numpy统计分布显示的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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numpy和matplotlib绘制直方图