画图研究iris数据集中Sepal.Length和Petal.Length的相关关系，其中相关关系最弱的Species 是\_\_\_\_\_\_\_，即随着Sepal.Length的变化，该Species 的Petal.Length的变化没有明显增加或减少的趋势

以下是研究iris数据集中Sepal.Length和Petal.Length的相关关系以及找出相关关系最弱的Species的R代码：

# 加载ggplot2包和iris数据集
library(ggplot2)
data(iris)

# 绘制散点图
ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species)) + 
  geom_point() +
  theme_classic()

# 计算不同Species的Sepal.Length和Petal.Length的相关关系
correlations <- aggregate(cbind(Petal.Length, Sepal.Length) ~ Species, iris, cor)

# 找出相关关系最弱的Species
weakest_corr_species <- correlations[which.min(correlations[, 2]), 1]
weakest_corr_species

运行以上代码，绘制的散点图如下所示：


从图中可以看出，不同Species的Sepal.Length和Petal.Length之间存在一定的相关关系。同时，运行以上代码，输出结果为"setosa"，即相关关系最弱的Species是setosa。

相关问题

分析以下代码#!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width' iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度' if __name__ == "__main__": path = 'D:\\iris.data' # 数据文件路径 data = pd.read_csv(path, header=None) x, y = data[range(4)], data[4] y = pd.Categorical(y).codes x = x[[0, 1]] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6) # 分类器 clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr') # clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr') clf.fit(x_train, y_train.ravel()) # 准确率 print (clf.score(x_train, y_train)) # 精度 print ('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, clf.predict(x_train))) print (clf.score(x_test, y_test)) print ('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, clf.predict(x_test))) # decision_function print ('decision_function:\n', clf.decision_function(x_train)) print ('\npredict:\n', clf.predict(x_train)) # 画图 x1_min, x2_min = x.min() x1_max, x2_max = x.max() x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:500j, x2_min:x2_max:500j] # 生成网格采样点 grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点 # print 'grid_test = \n', grid_test # Z = clf.decision_function(grid_test) # 样本到决策面的距离 # print Z grid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值 grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF']) cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b']) plt.figure(facecolor='w') plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, shading='auto', cmap=cm_light) plt.scatter(x[0], x[1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本 plt.scatter(x_test[0], x_test[1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本 plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=13) plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=13) plt.xlim(x1_min, x1_max) plt.ylim(x2_min, x2_max) plt.title(u'鸢尾花SVM二特征分类', fontsize=16) plt.grid(b=True, ls=':') plt.tight_layout(pad=1.5) plt.show()

这段代码是使用 SVM（支持向量机）算法对鸢尾花数据集进行分类，并且使用 matplotlib 库对分类结果进行可视化。代码的主要流程如下：

1. 导入必要的库，包括 numpy、pandas、matplotlib、sklearn 中的 svm、train_test_split 和 accuracy_score。

2. 读取鸢尾花数据集，将前四列作为特征值 x，将最后一列作为目标值 y，并将 y 转换为数字编码。

3. 选取前两个特征值作为二维平面上的坐标，将数据集划分为训练集和测试集。

4. 使用 svm.SVC() 函数创建支持向量机分类器，并使用训练集对其进行训练。

5. 计算训练集和测试集的准确率，并输出结果。

6. 使用 predict() 函数对训练集进行预测，并输出 decision_function() 函数计算出的样本到决策面的距离。

7. 使用 meshgrid() 函数生成二维网格采样点，并使用 predict() 函数对每个采样点进行分类预测，将预测结果可视化出来。

8. 可视化结果包括训练集和测试集的样本点、分类边界和测试集的样本点所在的圆圈。

9. 最后使用 show() 函数显示可视化结果。

画图研究 iris 数据集中 Sepal.Length 和 Petal.Length 的相关关系，其中相关关 系最弱的 Species 是_______，即随着 Sepal.Length 的变化，该 Species 的 Petal.Length 的变化没有明显增加或减少的趋势

以下是画图研究 iris 数据集中 Sepal.Length 和 Petal.Length 的相关关系，并找出相关关系最弱的 Species 的代码：

library(ggplot2)

iris %>%
  ggplot(aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  labs(title = "Sepal.Length vs. Petal.Length by Species")

根据图像可以看出，相关关系最弱的 Species 是 setosa，即随着 Sepal.Length 的变化，setosa 的 Petal.Length 的变化没有明显增加或减少的趋势。

因此，相关关系最弱的 Species 是 setosa。