加载鸢尾花数据集输出数据的样本集和目标集

鸢尾花数据集（Iris dataset）是一个非常著名的用于分类问题的多变量数据集。它由Fisher在1936年整理，包含了150个样本，每个样本有四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度，这些特征用于描述三种不同类型的鸢尾花（Setosa、Versicolour和Virginica），每种类型各有50个样本。

在Python中，可以使用`sklearn`库中的`datasets`模块轻松加载鸢尾花数据集。加载后，数据集通常会被分为特征矩阵（样本集）和目标向量（目标集）。特征矩阵包含所有的特征数据，而目标向量包含每个样本的类别标签。

下面是使用`sklearn`加载鸢尾花数据集并输出样本集和目标集的示例代码：

from sklearn import datasets

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
iris_data = iris.data  # 特征矩阵
iris_target = iris.target  # 目标向量

# 输出样本集
print("样本集（特征矩阵）:\n", iris_data)

# 输出目标集
print("目标集（目标向量）:\n", iris_target)

运行上述代码后，你会看到输出的样本集和目标集，其中样本集是二维数组形式的150个样本的特征数据，目标集是每个样本对应的类别编号，是一个一维数组。

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加载鸢尾花数据集输出数据的样本集和原始目标集和转为分类号后的目标集，输出花萼的长度和花瓣的长度这两个特征列

鸢尾花数据集（Iris dataset）是一个非常著名的用于模式识别和机器学习研究的数据集，由英国统计学家和生物学家罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）在1936年整理。该数据集包含150个样本，分为三个种类的鸢尾花（Setosa、Versicolour和Virginica），每个种类有50个样本。每个样本有四个特征：花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width）。

为了加载鸢尾花数据集并输出数据的样本集、原始目标集和转为分类号后的目标集，以及输出花萼的长度和花瓣的长度这两个特征列，我们可以使用Python中的`sklearn`库来实现。下面是一个示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
iris_df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
iris_df['target'] = iris.target
iris_df['target_name'] = iris.target_names

# 输出数据的样本集
print("样本集:")
print(iris_df.head())

# 输出原始目标集
print("\n原始目标集:")
print(iris_df['target_name'].head())

# 输出转为分类号后的目标集
print("\n转为分类号后的目标集:")
print(iris_df['target'].head())

# 输出花萼的长度和花瓣的长度这两个特征列
print("\n特征列（花萼长度和花瓣长度）:")
print(iris_df[['sepal length (cm)', 'petal length (cm)']].head())

这段代码首先从`sklearn.datasets`模块加载鸢尾花数据集，然后使用`pandas`库创建一个`DataFrame`对象，以便更好地处理数据。之后，它输出了数据的样本集、原始目标集、转为分类号后的目标集，并特别输出了花萼的长度和花瓣的长度这两个特征列。

分别加载鸢尾花数据集文件,iris.csv、iris.data (1)输出数据的样本集和目标集（目标集输出两种：一是原始的目标集，一种是转为分类号0,1,2后的目标集）

首先，为了加载鸢尾花数据集（如`iris.csv` 或 `iris.data`），我们可以使用Python的数据分析库pandas来读取CSV文件，然后将其分割成样本集（特征数据）和目标集（标签数据）。这里我会假设这两个文件都是CSV格式，包含特征列和一个名为"target"或"species"的类别列。

import pandas as pd

# 加载数据集
# 假设文件名是'iris.csv'
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 输出原始数据集
sample_data = data.iloc[:, :-1]  # 剪切掉最后一列作为目标集
print("样本集（特征）:")
print(sample_data)

# 输出原始目标集
target_data = data.iloc[:, -1]
print("原始目标集:")
print(target_data)

# 转换为分类号（0, 1, 2）
target_classes = target_data.astype('category').cat.codes
print("转换后的分类号目标集:")
print(target_classes)

对于`iris.data`这样的文本文件，如果是以逗号分隔值（CSV）形式，同样的操作也可以完成。如果是其他格式（例如，每行是一个样本，每列是一个特征），可能需要稍微调整读取方法。