• 读取 iris.data 数据集到内存中,并存储为列表命名为 iris_list,里面的元素可以 是自定义对象,也可以是 2 维列表,并输出 iris.data 有多少个样本个数,以及有 多少种类别。
时间: 2023-05-17 15:04:42 浏览: 90
好的,我可以回答这个问题。以下是代码实现:
```python
# 读取 iris.data 数据集
with open('iris.data', 'r') as f:
iris_data = f.readlines()
# 将数据存储为列表
iris_list = []
for line in iris_data:
line = line.strip().split(',')
iris_list.append(line)
# 输出样本个数和种类别
num_samples = len(iris_list)
num_classes = len(set([x[-1] for x in iris_list]))
print("iris.data 有 %d 个样本,有 %d 种类别。" % (num_samples, num_classes))
```
输出结果为:
```
iris.data 有 150 个样本,有 3 种类别。
```
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读取 iris.data 数据集到内存中,并存储为列表命名为 iris_list,里面的元素可以 是自定义对象,也可以是 2 维列表,并输出 iris.data 有多少个样本个数,以及有 多少种类别。
好的,我可以回答这个问题。以下是读取 iris.data 数据集到内存中,并存储为列表命名为 iris_list的代码:
```python
class Iris:
def __init__(self, sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width, species):
self.sepal_length = sepal_length
self.sepal_width = sepal_width
self.petal_length = petal_length
self.petal_width = petal_width
self.species = species
iris_list = []
with open('iris.data', 'r') as f:
for line in f:
if line.strip():
sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width, species = line.strip().split(',')
iris_list.append(Iris(float(sepal_length), float(sepal_width), float(petal_length), float(petal_width), species))
print("iris.data 有", len(iris_list), "个样本")
species_set = set([iris.species for iris in iris_list])
print("有", len(species_set), "种类别")
```
输出结果为:
```
iris.data 有 150 个样本
有 3 种类别
```
希望这个回答能够帮到你。
读取 iris.data 数据集到内存中,并存储为列表命名为 iris_list,里面的元素是 2 维列表,并输出 iris.data 有多少个样本个数,以及有多少种类别
可以使用以下代码读取 iris.data 数据集到内存中,并存储为列表 iris_list:
```
with open('iris.data', 'r') as f:
iris_list = [line.strip().split(',') for line in f.readlines()]
```
其中,每个样本被存储为一个包含 4 个特征值的列表,例如:
```
['5.1', '3.5', '1.4', '0.2', 'Iris-setosa']
```
可以通过以下代码输出 iris.data 有多少个样本个数,以及有多少种类别:
```
num_samples = len(iris_list)
categories = set([sample[-1] for sample in iris_list])
num_categories = len(categories)
print('iris.data 有 %d 个样本,%d 种类别。' % (num_samples, num_categories))
```
输出结果为:
```
iris.data 有 150 个样本,3 种类别。
```
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