使用numpy统计 iris 各列属性均值,方差,标准差,中位数并打印输出。
时间: 2023-05-20 15:05:26 浏览: 104
可以使用以下代码来计算 iris 数据集的各列属性均值、方差、标准差和中位数:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
data = iris.data
# 计算各列属性的均值、方差、标准差和中位数
mean = np.mean(data, axis=0)
variance = np.var(data, axis=0)
std_deviation = np.std(data, axis=0)
median = np.median(data, axis=0)
# 打印输出结果
print("各列属性的均值为:", mean)
print("各列属性的方差为:", variance)
print("各列属性的标准差为:", std_deviation)
print("各列属性的中位数为:", median)
```
输出结果如下:
```
各列属性的均值为: [5.84333333 3.05733333 3.758 1.19933333]
各列属性的方差为: [0.68112222 0.18871289 3.09550267 0.57713289]
各列属性的标准差为: [0.82530129 0.43441097 1.75852918 0.76061262]
各列属性的中位数为: [5.8 3. 4.35 1.3 ]
```
相关问题
统计 iris 各列属性均值,方差,标准差,中位数并打印输出
可以使用Python中的pandas和numpy库来完成这个任务。代码如下:
```
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取iris数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')
# 统计各列属性的均值、方差、标准差和中位数
mean = iris.mean()
variance = iris.var()
std = iris.std()
median = iris.median()
# 打印输出结果
print("平均值:")
print(mean)
print("\n方差:")
print(variance)
print("\n标准差:")
print(std)
print("\n中位数:")
print(median)
```
然后运行代码即可得到各个属性的统计结果。
统计iris.data数据集中第一一列对应的均值,方差并打印输出
均值:5.84
方差:0.6811222222222223
下面是相应的 Python 代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
col1 = data.data[:, 0]
mean = np.mean(col1)
variance = np.var(col1)
print("Mean:", mean)
print("Variance:", variance)
```
请注意,这里的 `load_iris` 函数是从 `sklearn.datasets` 导入的,用于加载 Iris 数据集。