df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

这段代码使用了 Pandas 库来创建一个 DataFrame 对象 df，其中 iris 是一个经典的机器学习数据集，包含了 3 类鸢尾花的 4 个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度），共有 150 个样本。将 iris.data 作为数据源，iris.feature_names 作为列名，即可创建一个名为 df 的 DataFrame 对象。这个对象可以用来进行数据分析或机器学习模型训练等任务。

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iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)

这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是将鸢尾花数据集加载到内存中，并将其转换为 Pandas 数据帧，方便进行数据分析和处理。其中，iris.data 包含了鸢尾花数据集的特征数据，iris.feature_names 包含了特征的名称。通过将这些数据放入 Pandas 数据帧中，可以更方便地进行数据分析和处理。

解释这行代码iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)

这行代码的作用是将鸢尾花数据集加载到内存中，并将其转换为 Pandas 数据框。首先，load_iris() 函数从 Scikit-learn 库中加载鸢尾花数据集，然后将其存储在 iris 变量中。接着，使用 Pandas 库中的 DataFrame() 函数将 iris 数据集转换为数据框，并将其存储在 df 变量中。数据框的列名使用 iris.feature_names 属性设置为鸢尾花数据集的特征名称。