题目：使用神经网络感知器算法进行鸢尾花分类 任务： 定义一个神经网络算法，对鸢尾花进行分类。使用iris数据集中的花瓣长 度、花萼长度两个特征，数据样本包括山鸢尾花、其他鸢尾花两个大类。步骤： 1、 导入库2、 神经网络类3、 加载数据4、 绘制样本分布图5、 构建神经网络模型6、 训练7、 使用三个测试样本进行预测

以下是一个简单的使用神经网络感知器算法进行鸢尾花分类的示例代码:

# Step 1: 导入库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Step 2: 神经网络类
class Perceptron:
    def __init__(self, lr=0.01, epochs=100):
        self.lr = lr # 学习率
        self.epochs = epochs # 迭代次数

    def fit(self, X, y):
        self.w_ = np.zeros(1 + X.shape[1]) # 权重初始化为0
        self.errors_ = [] # 记录每次迭代的错误次数

        for _ in range(self.epochs):
            errors = 0 # 统计错误次数
            for xi, target in zip(X, y):
                update = self.lr * (target - self.predict(xi))
                self.w_[1:] += update * xi
                self.w_[0] += update
                errors += int(update != 0.0)
            self.errors_.append(errors)
        return self

    def net_input(self, X):
        return np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0]

    def predict(self, X):
        return np.where(self.net_input(X) >= 0.0, 1, -1)

# Step 3: 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data[:, [0, 2]] # 只使用花萼长度和花瓣长度两个特征
y = np.where(iris.target == 0, -1, 1) # 将山鸢尾花标记为-1，其他鸢尾花标记为1

# Step 4: 绘制样本分布图
plt.scatter(X[:50, 0], X[:50, 1], color='red', marker='o', label='山鸢尾花')
plt.scatter(X[50:, 0], X[50:, 1], color='blue', marker='x', label='其他鸢尾花')
plt.xlabel('花萼长度')
plt.ylabel('花瓣长度')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

# Step 5: 构建神经网络模型
ppn = Perceptron(lr=0.1, epochs=10)

# Step 6: 训练
ppn.fit(X, y)

# Step 7: 使用三个测试样本进行预测
X_test = np.array([[5.1, 1.5], [5.7, 4.2], [6.3, 6.0]])
y_pred = ppn.predict(X_test)

print('测试样本预测结果:', y_pred)

在以上代码中，我们首先导入了所需的库，然后定义了一个 `Perceptron` 类，用于实现神经网络感知器算法。接着，我们加载了 iris 数据集，并使用其中的花萼长度和花瓣长度两个特征进行分类。然后，我们绘制了样本分布图，将山鸢尾花和其他鸢尾花分别用不同的颜色和标记表示。接着，我们构建了一个神经网络模型，并对其进行训练。最后，我们使用三个测试样本进行预测，并输出预测结果。