Python实现鸢尾花数据集可视化

在Python中，我们可以利用matplotlib和seaborn等库来对鸢尾花数据集进行可视化。鸢尾花数据集是一个经典的数据分析示例，通常来自机器学习领域，包含三种不同种类的鸢尾花测量值。

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

然后加载鸢尾花数据集：

iris = load_iris()
df_iris = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df_iris['species'] = iris.target_names[iris.target]

接下来，我们可以选择两个特征来进行二维散点图展示，例如花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width）：

sns.set(style="whitegrid")
plt.figure(figsize=(8,6))
sns.scatterplot(x='petal length (cm)', y='petal width (cm)', hue='species', data=df_iris)
plt.title('Iris Dataset - Petal Length vs Width')
plt.xlabel('Petal Length (cm)')
plt.ylabel('Petal Width (cm)')
plt.show()

这个散点图会按照鸢尾花的不同种类标记颜色，有助于我们直观地看出不同种类之间的区别。