对 iris 数据进行探索性分析,导入相关包和数据集。
时间: 2024-09-19 21:05:48 浏览: 39
在Python中,对Iris数据集进行探索性分析通常涉及以下几个步骤:
1. **导入必要的库**:
首先需要导入一些数据分析的基础库,如`pandas`用于数据处理,`numpy`用于数值计算,以及`matplotlib`或`seaborn`用于数据可视化。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
```
2. **加载数据集**:
`Iris`数据集是一个经典的数据科学示例,它包含鸢尾花的测量值。我们可以从`sklearn.datasets`模块导入这个数据集。
```python
from sklearn.datasets import load_iris
```
3. **加载并查看数据**:
使用`load_iris()`函数加载数据,并查看数据的基本信息。
```python
iris = load_iris()
print(iris.data.shape) # 查看数据维度
print(iris.feature_names) # 显示特征名称
print(iris.target_names) # 显示目标类别
```
4. **描述性统计分析**:
分析每种特征(花瓣长度、宽度等)的均值、中位数、标准差等。
```python
description = pd.DataFrame(data=iris.describe(), columns=iris.feature_names)
print(description)
```
5. **数据可视化**:
可以绘制直方图、箱线图或散点图来了解各特征之间的分布和潜在的关系。
```python
sns.pairplot(iris, hue="target") # 绘制散点图,按目标变量分组
plt.show()
```
6. **探索分类变量**:
分析目标变量(鸢尾花种类)的分布情况。
```python
sns.countplot(iris.target)
plt.xlabel('Species')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Distribution of Iris Species')
plt.show()
```