用pythin代码使用DPC方法计算出鸢尾花数据集的密度和峰值并可视化
时间: 2023-05-23 07:00:52 浏览: 66
以下是使用Python代码对鸢尾花数据集进行密度和峰值计算,并可视化的示例代码:
```python
import seaborn as sns
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from scipy.stats import gaussian_kde
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target
# 计算密度和峰值
density = gaussian_kde(df['sepal length (cm)'])
x = np.linspace(4, 8, 200)
peaks = find_peaks(density(x))
# 可视化
sns.kdeplot(x=df['sepal length (cm)'], fill=True, alpha=.2, linewidth=0)
plt.plot(x, density(x), linewidth=2)
plt.scatter(peaks[0], density(x)[peaks[0]], color='red')
plt.title('Sepal Length Density Plot')
plt.xlabel('Sepal Length (cm)')
plt.ylabel('Density')
plt.show()
```
这段代码使用了Seaborn和Scipy库,以及pandas和sklearn库中的数据。它计算了鸢尾花数据集的萼片长度(sepal length)的密度和峰值,并使用matplotlib库在图表上进行可视化。