读取iris.npz文件中的数据,绘制iris 散点图矩阵，用Python编写相应程序

### 回答1：

可以使用Python中的数据可视化库matplotlib来绘制iris散点图矩阵。下面是一个示例程序：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # 读取iris.npz文件中的数据
data = np.load('iris.npz') # 获取特征值
x_axis = data['x_axis']
y_axis = data['y_axis'] # 绘制散点图矩阵
plt.scatter(x_axis, y_axis) # 显示图形
plt.show()

### 回答2：
要读取iris.npz文件中的数据，并绘制iris散点图矩阵，可以使用Python的numpy和matplotlib库来实现。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以使用numpy的load函数来加载iris.npz文件，并将其保存为一个numpy数组：

data = np.load('iris.npz')
iris_data = data['data']
labels = data['labels']

接下来，我们可以使用matplotlib的scatter函数来绘制散点图矩阵。散点图矩阵可以通过将不同属性对应的数据点绘制在不同的子图中来展示数据的分布情况。

首先，我们可以创建一个3x3的子图矩阵，并设置其大小为（12,12）：

fig, ax = plt.subplots(3, 3, figsize=(12,12))

然后，我们可以使用两个嵌套的for循环来遍历属性之间的组合，并在每个子图中绘制对应的散点图：

for i in range(3):
for j in range(3):
ax[i,j].scatter(iris_data[:,i], iris_data[:,j], c=labels)
ax[i,j].set_xlabel('Attribute ' + str(i+1))
ax[i,j].set_ylabel('Attribute ' + str(j+1))
ax[i,j].set_xticks([])
ax[i,j].set_yticks([])

最后，我们可以使用plt.tight_layout()函数来调整子图的布局，并使用plt.show()函数来显示散点图矩阵：

plt.tight_layout()
plt.show()

通过以上步骤，我们就可以成功加载iris.npz文件中的数据，并绘制出iris散点图矩阵。

### 回答3：
要读取并绘制iris.npz文件中的数据，我们可以使用Python中的numpy和matplotlib库来完成。

首先，我们需要导入需要的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以使用`np.load`函数来加载iris.npz文件，并将数据赋值给一个变量：

data = np.load('iris.npz')

接下来，我们可以从加载的数据中提取出我们需要的内容。在iris数据集中，我们有4个特征（Sepal Length、Sepal Width、Petal Length和Petal Width），以及对应的标签（Species）。

features = data['features']
labels = data['labels']

现在，我们可以使用matplotlib的`scatter`函数来绘制散点图矩阵。我们可以使用`subplots`函数先创建一个空的画布，并在其上添加子图。

fig, axs = plt.subplots(4, 4, figsize=(12,12))

然后，我们可以使用双重循环来遍历所有的特征组合，并在相应的子图中绘制散点图。

for i in range(4):
    for j in range(4):
        axs[i,j].scatter(features[:,i], features[:,j], c=labels)
        axs[i,j].set_xlabel('Feature {}'.format(i+1))
        axs[i,j].set_ylabel('Feature {}'.format(j+1))

最后，我们可以使用`plt.show()`来展示绘制好的散点图矩阵。

plt.show()

完整的代码如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.load('iris.npz')
features = data['features']
labels = data['labels']

fig, axs = plt.subplots(4, 4, figsize=(12,12))

for i in range(4):
    for j in range(4):
        axs[i,j].scatter(features[:,i], features[:,j], c=labels)
        axs[i,j].set_xlabel('Feature {}'.format(i+1))
        axs[i,j].set_ylabel('Feature {}'.format(j+1))

plt.show()

以上就是读取iris.npz文件中数据并绘制散点图矩阵的Python程序。