X = pd.DataFrame(iris['data'], columns=iris['feature_names'])
时间: 2024-05-31 13:11:38 浏览: 124
这行代码是用 pandas 库中的 DataFrame 函数创建一个名为 X 的数据框,其数据来自于 iris 数据集中的特征数据 iris['data'],列名为 iris 数据集中的特征名 iris['feature_names']。这行代码通常用于将 iris 数据集中的特征数据转换为 pandas 中的数据框格式,以便进行数据分析和机器学习建模等任务。
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x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
这行代码是用 Pandas 库创建一个 DataFrame 对象 x,其中 data 参数传入了鸢尾花数据集的数据部分 iris.data,columns 参数传入了鸢尾花数据集的特征名称 iris.feature_names。这样,我们就可以通过 DataFrame 的方式更加方便地对数据进行处理和分析。
y = iris.target x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)和iris=load_iris() x=iris.data y=iris.target写出来的东西有什么区别
这两段代码都是用于加载鸢尾花数据集并将其转换为特征矩阵和目标向量的。它们的区别在于数据的存储格式不同。
第一段代码中,使用`pandas`库中的`DataFrame`对象,将鸢尾花数据集中的特征值存储为一个`DataFrame`对象,并将列名设置为数据集中的特征名;将鸢尾花数据集中的目标值存储为一个`numpy`数组。这种方式的好处是,可以通过列名和索引等方式方便地对数据进行操作和处理,比如切片、筛选、合并等。
第二段代码中,使用`sklearn.datasets`中的`load_iris`函数加载鸢尾花数据集,将其存储为`Bunch`对象,然后通过`bunch.data`和`bunch.target`属性分别获取特征矩阵和目标向量。这种方式的好处是,可以直接获取原始数据集,不需要依赖第三方库。
总之,两种方式各有优缺点,根据具体的需求和场景选择适合的方式。
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