X=iris.data[:,[0,1]] # 以前两个特征(花萼长度、花萼宽度)绘图 minMax = MinMaxScaler() X = minMax.fit_transform(X) plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "green", marker = "o",label='Setosa鸢尾花') plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "blue", marker = "o",label='Versicolor鸢尾花') plt.xlabel('花萼长度', fontsize=10) plt.ylabel('花萼宽度', fontsize=10) plt.title('花萼长宽归一化绘图', fontsize=12) plt.legend() plt.grid(color='purple',linestyle='--') plt.show() 解释这段代码
时间: 2024-04-20 09:23:57 浏览: 8
这段代码是对鸢尾花数据集中的前两个特征(花萼长度和花萼宽度)进行归一化,并使用散点图将归一化后的数据可视化。
首先,通过`X=iris.data[:,[0,1]]`选择了鸢尾花数据集中的前两个特征,即花萼长度和花萼宽度。
然后,使用`MinMaxScaler`类对这两个特征进行归一化处理,即将特征的值缩放到0到1的范围内。`minMax.fit_transform(X)`方法对特征进行拟合和转换操作,将归一化后的特征保存在变量`X`中。
接下来,使用`plt.scatter`函数绘制散点图。`plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "green", marker = "o",label='Setosa鸢尾花')`语句表示绘制属于Setosa鸢尾花类别的数据点,其中`X[y == 0, 0]`表示选择属于Setosa类别的样本的第一个特征,`X[y == 0, 1]`表示选择属于Setosa类别的样本的第二个特征。同样地,`plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "blue", marker = "o",label='Versicolor鸢尾花')`语句表示绘制属于Versicolor鸢尾花类别的数据点。
接下来的几行代码是设置图的标题、横轴和纵轴的标签、图例、网格等。
最后,使用`plt.show()`显示绘制的散点图。
绘制的散点图展示了归一化后的花萼长度和花萼宽度,不同类别的鸢尾花在二维平面上的分布情况。
相关问题
iris = datasets.load_iris() X = iris.data # 特征矩阵 y = iris.target
这段代码使用 scikit-learn 库中的 datasets 模块加载了鸢尾花数据集,将其特征矩阵存储在 X 中,将目标向量存储在 y 中。
具体来说,iris.data 是一个 (150, 4) 的二维数组,每一行表示一个样本,其中包含四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。iris.target 是一个长度为 150 的一维数组,其中每个元素表示对应样本的类别,0 表示 Setosa,1 表示 Versicolour,2 表示 Virginica。
解释一下两行代码:X = iris.data y = iris.target
这两行代码用于加载鸢尾花数据集(Iris dataset)中的特征数据和标签数据。
`iris.data` 是一个包含鸢尾花数据集中所有样本的特征数据,它是一个二维数组,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征。
`iris.target` 是一个包含鸢尾花数据集中所有样本的标签数据,它是一个一维数组,每个元素代表一个样本的类别,其中0、1、2分别表示三个不同的鸢尾花品种。
通过将这两个数组赋值给变量X和y,我们可以在机器学习算法中使用这些数据进行训练和预测。