统计 iris 各列属性均值，方差，标准差，中位数并打印输出。

可以使用 Python 中的 pandas 库来完成这个任务。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 iris 数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')

# 计算各列属性的均值、方差、标准差、中位数
means = iris.mean()
variances = iris.var()
stds = iris.std()
medians = iris.median()

# 打印输出
print('各列属性的均值：')
print(means)
print('各列属性的方差：')
print(variances)
print('各列属性的标准差：')
print(stds)
print('各列属性的中位数：')
print(medians)

注意，这里假设 iris 数据集已经保存在名为 `iris.csv` 的文件中。如果你没有这个文件，可以在网上搜索并下载。

相关问题

统计 iris 各列属性均值，方差，标准差，中位数并打印输出

可以使用Python中的pandas和numpy库来完成这个任务。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取iris数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')

# 统计各列属性的均值、方差、标准差和中位数
mean = iris.mean()
variance = iris.var()
std = iris.std()
median = iris.median()

# 打印输出结果
print("平均值：")
print(mean)
print("\n方差：")
print(variance)
print("\n标准差：")
print(std)
print("\n中位数：")
print(median)

然后运行代码即可得到各个属性的统计结果。

使用numpy统计 iris 各列属性均值，方差，标准差，中位数并打印输出。

可以使用以下代码来计算 iris 数据集的各列属性均值、方差、标准差和中位数：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
data = iris.data

# 计算各列属性的均值、方差、标准差和中位数
mean = np.mean(data, axis=0)
variance = np.var(data, axis=0)
std_deviation = np.std(data, axis=0)
median = np.median(data, axis=0)

# 打印输出结果
print("各列属性的均值为：", mean)
print("各列属性的方差为：", variance)
print("各列属性的标准差为：", std_deviation)
print("各列属性的中位数为：", median)

输出结果如下：

各列属性的均值为： [5.84333333 3.05733333 3.758      1.19933333]
各列属性的方差为： [0.68112222 0.18871289 3.09550267 0.57713289]
各列属性的标准差为： [0.82530129 0.43441097 1.75852918 0.76061262]
各列属性的中位数为： [5.8  3.   4.35 1.3 ]