print(iris)

对不起，您的请求与提供的引用内容无关。`print(iris)`通常是在Python编程环境中用于打印变量`iris`的内容，但在这个上下文中，`iris`没有明确的定义。如果`iris`是一个数据集或者对象实例，它可能是一个Pandas DataFrame、NumPy数组或者是Scikit-Learn库中的鸢尾花数据集。要展示其内容，我们需要先加载并查看`iris`。

假设`iris`是一个已加载的鸢尾花数据集，示例如下：

from sklearn.datasets import load_iris
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 打印数据集的描述信息
print(irisDESCR)
# 或者打印数据的前几行
print(iris.data[:5])

其中`irisDESCR`通常是数据集的详细描述文字，而`iris.data`则是数据的实际数值部分。

相关问题

iris = load_iris() print(iris.data.shape) print(iris.target.shape)中iris.data.shape和iris.target.shape的作用

iris = load_iris()
print(iris.data.shape)
print(iris.target.shape)

iris.data.shape是用来查看从load_iris()函数加载的鸢尾花数据集的特征矩阵的形状，它返回一个元组，包含数据集中的样本数和每个样本的特征数。在这个例子中，返回的元组是(150, 4)，表示数据集中有150个样本，每个样本有4个特征。

iris.target.shape是用来查看从load_iris()函数加载的鸢尾花数据集的目标（或标签）数组的形状，它返回一个元组，包含数据集中的样本数和每个样本的目标数。在这个例子中，返回的元组是(150,)，表示数据集中有150个样本，每个样本都有一个目标值。

from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset=load_iris() print(type(iris_dataset)) print("Keys of iris_dataset:\n{}".format(iris_dataset.keys())) print(type(iris_dataset['DESCR'])) print(iris_dataset['DESCR'][:193]+"...")

这是关于Python中机器学习库sklearn的代码片段。代码中使用load_iris()函数导入鸢尾花数据集并存储在iris_dataset中，然后打印出iris_dataset的类型和键以及数据集的描述信息。