鸢尾花数据集中怎么样让x获取样本数据，y获取分类标签

在鸢尾花数据集中，x通常表示花的四个特征，即花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。而y通常表示鸢尾花的三个品种：Setosa、Versicolor和Virginica。将这些数据分别保存在x和y中，可以用它们来训练分类模型，进行鸢尾花种类的识别。常用的方式是将数据集分为训练集和测试集，采用机器学习算法进行训练和调参，最终得到一个高效的分类器。

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用python实现sklearn小规模数据集的获取： from sklearn.datasets.load._iris()：加载并返回鸢尾花数据集 数据集包含150个样本（数据集的行） 数据集包含4个属性（数据集的列）：Sepal Length，Sepal Width，Petal Length，Petal Width：‘feature_names’ 利用numpy.ndarray存储这150x4的数据：‘data’ 分类标签取自array[‘Setosa’，‘Versicolour’，‘Virginica’]：‘target_names’ Setosa，Versicolour，Virginica是数据集所包含的3中品种的鸢尾花 这3个分类标签（即150x1数据）用np.ndarray存储：‘target’ 总之，这个数据存储了150x4的特征数据和150x1的分类标签，其中特征数据又放在‘data’里，分类标签放在‘target’里

可以使用如下代码来获取鸢尾花数据集：

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 特征数据
X = iris.data

# 目标数据
y = iris.target

其中，`X` 是一个形状为（150，4）的 `numpy.ndarray`，存储了鸢尾花数据集的特征数据。`y` 是一个形状为（150，）的 `numpy.ndarray`，存储了鸢尾花数据集的目标数据。数据集中一共包含了3个分类标签：Setosa，Versicolour，Virginica，它们的名称可以通过 `iris.target_names` 属性获得。数据集中的每个样本都由4个属性和一个分类标签组成，其中特征数据存储在 `X` 中，分类标签存储在 `y` 中。

python pyplot绘制一个散点图，显示鸢尾花数据集中的数据分布情况，并标明三类鸢尾花的图例 分析： iris 数据集由 Fisher 于 1936 年收集整理，是常用的分类实验数据集，包含 3 类鸢 尾花（setosa：山鸢尾花，versicolor：变色鸢尾花，virginica：维吉尼亚鸢尾花），共 150 个 数据样本，每个类别有 50 条数据记录，每条记录包含 4 个属性，分别是 sepal length(cm)： 花萼长度，sepal width (cm)：花萼宽度，petal length (cm)：花瓣长度，petal width (cm)：花 瓣宽度。

好的，以下是使用Python的matplotlib库绘制鸢尾花数据集散点图的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

# 导入数据集
iris = load_iris()

# 获取数据集中的四个特征数据
X = iris.data[:, :4]

# 获取数据集中的标签信息
y = iris.target

# 绘制散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.title('Iris Dataset')
plt.legend(iris.target_names)
plt.show()

解释一下代码的含义：

首先，我们使用`load_iris()`函数从sklearn.datasets库中导入鸢尾花数据集。

然后，我们从数据集中获取四个特征信息和标签信息，将四个特征信息存储在X中，将标签信息存储在y中。

接着，我们使用plt.scatter()函数绘制散点图，其中第一个参数是x轴上的数据，第二个参数是y轴上的数据，第三个参数c=y表示根据标签信息y自动为不同类别的数据点着不同的颜色。

最后，我们使用plt.xlabel()、plt.ylabel()、plt.title()和plt.legend()函数分别设置x轴、y轴、标题和图例的名称，然后使用plt.show()函数展示图像。

运行代码后，将会显示一个散点图，其中不同颜色的点分别表示不同类别的鸢尾花数据，图例中也标明了不同类别的名称。