使用python实现1. 将 Iris 数据集总样本随机打乱，并按照 8：2 分为训练集与测试集。

好的，这是一个机器学习相关的问题，我可以回答。可以使用如下 Python 代码来实现：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 将数据集按 8：2 拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 打印训练集和测试集的数据量
print("训练集数据量：", X_train.shape[0])
print("测试集数据量：", X_test.shape[0])

这个代码可以将 Iris 数据集分为 8:2 的训练集和测试集，并且打印训练集和测试集的数据量。

相关问题

将 Iris 数据集总样本随机打乱，并按照 8：2 分为训练集与测试集。

好的，这是一个机器学习相关的问题，我可以回答。对于将 Iris 数据集随机打乱并按照 8：2 分为训练集和测试集的步骤，可以通过使用 Python 中的 sklearn 库中的 train_test_split 函数来实现。可以使用以下代码来实现：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

其中，load_iris 函数可以加载 Iris 数据集，train_test_split 函数可以将数据集随机拆分为训练集和测试集，并按照指定比例进行划分。

使用python实现以下功能1. 将 Iris 数据集总样本随机打乱，并按照 8：2 分为训练集与测试集。 3. 选取测试集的一个样本，计算该样本到训练集所有样本的欧几里得距离，并将 距离结果保存。

好的，以下是用Python实现将Iris数据集随机打乱并分成训练集和测试集的代码：

import random
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

train_data = list(zip(X_train, y_train))
test_data = list(zip(X_test, y_test))

# 将测试集中的一个样本与训练集中所有样本计算欧几里得距离
def euclidean_distance(x1, x2):
    return sum([(a - b) ** 2 for a, b in zip(x1, x2)]) ** 0.5

test_sample = random.choice(test_data)
distances = []
for train_sample in train_data:
    distance = euclidean_distance(train_sample[0], test_sample[0])
    distances.append((distance, train_sample[1]))

# 将距离结果按距离从小到大排序并输出
distances.sort()
print(distances)