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。

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：

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。

读取 iris.data 数据集到内存中，并存储为列表命名为 iris_list，里面的元素可以是自定义对象，也可以是 2 维列表，并输出 iris.data 有多少个样本个数，以及有多少种类别。按照第一列属性（sepal length 花萼长度）将上步操作得到的列表升序排序并打印结果。实现一Python 函数，能够实现对 iris_list 的有放回随机抽样，函数参数为抽样列表 data，抽样个数number ，并测试打印结果。 实现一个 Python 函数，能够实现对 iris_list 的无放回随机抽样，函数参数为抽样列表 data，抽样个数 number ，并测试打印结果。统计 iris 各列属性均值，方差，标准差，中位数并打印输出。

好的，我会尽力回答您的问题。以下是我的回答：

1. 读取 iris.data 数据集到内存中，并存储为列表命名为 iris_list，里面的元素可以是自定义对象，也可以是 2 维列表，并输出 iris.data 有多少个样本个数，以及有多少种类别。

import csv

iris_list = []
species_set = set()

with open('iris.data', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        if len(row) == 5:
            iris_list.append(row)
            species_set.add(row[4])

print("iris.data 有", len(iris_list), "个样本")
print("iris.data 有", len(species_set), "种类别")

2. 按照第一列属性（sepal length 花萼长度）将上步操作得到的列表升序排序并打印结果。

sorted_iris_list = sorted(iris_list, key=lambda x: float(x[0]))

for row in sorted_iris_list:
    print(row)

3. 实现一Python 函数，能够实现对 iris_list 的有放回随机抽样，函数参数为抽样列表 data，抽样个数number ，并测试打印结果。

import random

def random_sample_with_replacement(data, number):
    return [random.choice(data) for _ in range(number)]

sample = random_sample_with_replacement(iris_list, 5)
for row in sample:
    print(row)

4. 实现一个 Python 函数，能够实现对 iris_list 的无放回随机抽样，函数参数为抽样列表 data，抽样个数 number ，并测试打印结果。

def random_sample_without_replacement(data, number):
    return random.sample(data, number)

sample = random_sample_without_replacement(iris_list, 5)
for row in sample:
    print(row)

5. 统计 iris 各列属性均值，方差，标准差，中位数并打印输出。

import numpy as np

iris_array = np.array(iris_list, dtype=float)

mean = np.mean(iris_array, axis=0)
variance = np.var(iris_array, axis=0)
std_deviation = np.std(iris_array, axis=0)
median = np.median(iris_array, axis=0)

print("各列属性均值：", mean)
print("各列属性方差：", variance)
print("各列属性标准差：", std_deviation)
print("各列属性中位数：", median)

希望这些回答能够帮助您！