Python取出鸢尾花中的山鸢尾和维吉尼亚鸢尾

使用Python中的pandas库来读取数据集并进行筛选。具体步骤如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv("iris.csv")

# 筛选出山鸢尾和维吉尼亚鸢尾
filtered_data = data[(data["Species"] == "setosa") | (data["Species"] == "virginica")]

# 输出筛选结果
print(filtered_data)

运行以上代码，即可取出鸢尾花中的山鸢尾和维吉尼亚鸢尾。

相关问题

tensorflow鸢尾花分类 山鸢尾和维吉尼亚鸢尾

以下是使用TensorFlow实现鸢尾花分类的代码，可以区分山鸢尾和维吉尼亚鸢尾：

import tensorflow as tf
import pandas as pd

# 读取数据集
CSV_COLUMN_NAMES = ['SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth', 'Species']
SPECIES = ['Setosa', 'Versicolor', 'Virginica']

train_path = tf.keras.utils.get_file(
    "iris_training.csv", "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_training.csv")
test_path = tf.keras.utils.get_file(
    "iris_test.csv", "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_test.csv")

train = pd.read_csv(train_path, names=CSV_COLUMN_NAMES, header=0)
test = pd.read_csv(test_path, names=CSV_COLUMN_NAMES, header=0)

train_y = train.pop('Species')
test_y = test.pop('Species')
# 构建特征列
my_feature_columns = []
for key in train.keys():
    my_feature_columns.append(tf.feature_column.numeric_column(key=key))

# 构建分类器
classifier = tf.estimator.DNNClassifier(
    feature_columns=my_feature_columns,
    hidden_units=[30, 10],
    n_classes=3)

# 训练模型
train_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.pandas_input_fn(
    x=train,
    y=train_y,
    batch_size=32,
    num_epochs=None,
    shuffle=True)

classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=2000)

# 评估模型
test_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.pandas_input_fn(
    x=test,
    y=test_y,
    batch_size=32,
    num_epochs=1,
    shuffle=False)

eval_result = classifier.evaluate(input_fn=test_input_fn)

print('\nTest set accuracy: {accuracy:0.3f}\n'.format(**eval_result))

# 预测新数据
new_samples = pd.DataFrame({
    'SepalLength': [5.1, 5.9, 6.9],
    'SepalWidth': [3.3, 3.0, 3.1],
    'PetalLength': [1.7, 4.2, 5.4],
    'PetalWidth': [0.5, 1.5, 2.1],
})

predict_input_fn = tf.compat.v1.estimator.inputs.pandas_input_fn(
    x=new_samples,
    num_epochs=1,
    shuffle=False)

predictions = list(classifier.predict(input_fn=predict_input_fn))

predicted_classes = [SPECIES[prediction['class_ids'][0]] for prediction in predictions]

print(
    "New Samples, Class Predictions:    {}\n"
    .format(predicted_classes))

使用python加载鸢尾花数据集iris（iris数据集中共有3种类别山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾，共有150条记录，每条记录各有4个特征花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），并绘制散点图

好的，您可以使用以下代码来加载鸢尾花数据集iris，并绘制散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 绘制散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.show()

上述代码中，`plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)` 绘制了花萼长度和花萼宽度两个特征的散点图，并使用 `y` 中的类别标签来对不同类别的数据进行颜色编码。您可以根据需要修改 `plt.xlabel` 和 `plt.ylabel` 来设置图表的横纵坐标标签。