iris_array = np.array([[float(val) for val in row[:-1]] for row in iris_list]) 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("iris 各列属性均值为：", mean) print("iris 各列属性方差为：", variance) print("iris 各列属性标准差为：", std_deviation) print("iris 各列属性中位数为：", median) 是什么意思

这段代码是用来计算 iris 数据集中各列属性的均值、方差、标准差和中位数的。首先将 iris 数据集转换为一个 numpy 数组 iris_array，然后分别计算各列属性的均值、方差、标准差和中位数，并将结果打印出来。

相关问题

def get_data_eval(array_folder,raster_file, reference_file): df = TransformCoordonates(raster_file,reference_file) array_folder_list = sorted(os.listdir(array_folder)) array_files = [] array_file_name = [] for n,arr_file in enumerate(array_folder_list): if arr_file.endswith('.npy'): array_files.append(np.load(array_folder+'/'+arr_file,allow_pickle=True)) array_file_name.append(arr_file[:-4]) else: print(arr_file, 'Not Supported') for j,class_ in enumerate(array_files): class_ = np.array(class_, dtype =float) array_val = [] for i in df['position']: try: val = class_[i[0], i[1]] array_val.append(val) except: val = np.nan array_val.append(val) df[array_file_name[j]] = array_val label_list = df['label'].unique() label_class = [] for i in range(0,len(label_list)): label_class.append(i) df['type'] = df['label'].replace(label_list, label_class) df_train = df.drop(['longitude','latitude','label','coordinates','position','row','col'], axis = 1) return df_train, [array_files, array_file_name]

这段代码看起来像是一个函数，函数名为 get_data_eval，有三个参数：array_folder，raster_file，和 reference_file。函数的作用看起来是从一个文件夹中读取Numpy数组数据，然后利用TransformCoordonates函数对这些数组进行坐标变换，并且根据坐标变换后的位置信息从数组中提取对应的值，最终将这些值和相应的标签信息整理成一个DataFrame对象，并返回该对象和原始的数组数据。具体实现过程中，函数使用了os模块对文件夹中的文件进行遍历和筛选，使用了numpy模块对数组数据进行读取和处理，使用了pandas模块对数据进行整合和组织。