r语言画图研究iris数据集中Sepal.Length和Petal.Length的相关关系，其中相关关系最弱的Species 是\_\_\_\_\_\_\_，即随着Sepal.Length的变化，该Species 的Petal.Length的变化没有明显增加或减少的趋势

您可以使用R语言中的ggplot2包进行绘图和数据分析。首先读入iris数据集：

data(iris)

然后，可以使用ggplot2中的geom_point函数绘制Sepal.Length和Petal.Length的散点图，并使用facet_wrap函数按照Species进行分组：

library(ggplot2)
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Petal.Length)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~Species)

接下来，可以使用stat_cor函数添加相关系数和P值的标注：

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Petal.Length)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~Species) +
  stat_cor(method = "pearson", label.x = 4.5, label.y = 0.5)

最后，可以使用summary函数计算出每个Species的Sepal.Length和Petal.Length的相关系数和P值，找到相关关系最弱的Species：

summaryBy(Petal.Length ~ Sepal.Length + Species, data = iris, FUN = function(x) cor(x)[1,2])

根据输出结果，可以得知相关关系最弱的Species是setosa。

相关问题

分析以下代码#!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width' iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度' if __name__ == "__main__": path = 'D:\\iris.data' # 数据文件路径 data = pd.read_csv(path, header=None) x, y = data[range(4)], data[4] y = pd.Categorical(y).codes x = x[[0, 1]] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6) # 分类器 clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr') # clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr') clf.fit(x_train, y_train.ravel()) # 准确率 print (clf.score(x_train, y_train)) # 精度 print ('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, clf.predict(x_train))) print (clf.score(x_test, y_test)) print ('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, clf.predict(x_test))) # decision_function print ('decision_function:\n', clf.decision_function(x_train)) print ('\npredict:\n', clf.predict(x_train)) # 画图 x1_min, x2_min = x.min() x1_max, x2_max = x.max() x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:500j, x2_min:x2_max:500j] # 生成网格采样点 grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点 # print 'grid_test = \n', grid_test # Z = clf.decision_function(grid_test) # 样本到决策面的距离 # print Z grid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值 grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF']) cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b']) plt.figure(facecolor='w') plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, shading='auto', cmap=cm_light) plt.scatter(x[0], x[1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本 plt.scatter(x_test[0], x_test[1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本 plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=13) plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=13) plt.xlim(x1_min, x1_max) plt.ylim(x2_min, x2_max) plt.title(u'鸢尾花SVM二特征分类', fontsize=16) plt.grid(b=True, ls=':') plt.tight_layout(pad=1.5) plt.show()

这段代码是使用 SVM（支持向量机）算法对鸢尾花数据集进行分类，并且使用 matplotlib 库对分类结果进行可视化。代码的主要流程如下：

1. 导入必要的库，包括 numpy、pandas、matplotlib、sklearn 中的 svm、train_test_split 和 accuracy_score。

2. 读取鸢尾花数据集，将前四列作为特征值 x，将最后一列作为目标值 y，并将 y 转换为数字编码。

3. 选取前两个特征值作为二维平面上的坐标，将数据集划分为训练集和测试集。

4. 使用 svm.SVC() 函数创建支持向量机分类器，并使用训练集对其进行训练。

5. 计算训练集和测试集的准确率，并输出结果。

6. 使用 predict() 函数对训练集进行预测，并输出 decision_function() 函数计算出的样本到决策面的距离。

7. 使用 meshgrid() 函数生成二维网格采样点，并使用 predict() 函数对每个采样点进行分类预测，将预测结果可视化出来。

8. 可视化结果包括训练集和测试集的样本点、分类边界和测试集的样本点所在的圆圈。

9. 最后使用 show() 函数显示可视化结果。

请给我用Iris数据集找分位数画直方图，找每个维度25%和75%分位数，统计25%到75%之间的数据和大于75%分位数画图的完整代码

好的，以下是使用Python和Pandas库来实现的完整代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Iris数据集
iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
iris.columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']

# 找每个维度的25%和75%分位数
q1 = iris.quantile(0.25)
q3 = iris.quantile(0.75)

# 统计25%到75%之间的数据
iris_filtered = iris.loc[(iris >= q1) & (iris <= q3)].dropna()

# 大于75%分位数的数据
iris_above_q3 = iris.loc[iris > q3].dropna()

# 画直方图
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
axs[0, 0].hist(iris_filtered['sepal_length'])
axs[0, 0].set_title('Sepal Length')
axs[0, 1].hist(iris_filtered['sepal_width'])
axs[0, 1].set_title('Sepal Width')
axs[1, 0].hist(iris_filtered['petal_length'])
axs[1, 0].set_title('Petal Length')
axs[1, 1].hist(iris_filtered['petal_width'])
axs[1, 1].set_title('Petal Width')

plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码首先使用Pandas库将Iris数据集读入一个DataFrame对象中。然后，使用DataFrame的`quantile`方法找到每个维度的25%和75%分位数。接着，使用DataFrame的逻辑运算符和`loc`方法筛选出25%到75%之间的数据和大于75%分位数的数据。最后，使用Matplotlib库画出直方图。我们将四个维度的直方图放在一个2x2的网格中以便比较。