python查看自带数据集信息

您可以使用以下代码来查看Python自带的数据集信息：

import sklearn.datasets as datasets

print(datasets.load_boston().DESCR)

这将打印出波士顿房价数据集的描述信息。您可以替换`load_boston()`以查看其他数据集的信息。

相关问题

关联python代码自带数据集

Python标准库并没有内置的数据集，但许多第三方库提供了丰富多样的数据集供学习和开发使用。例如：

1. **scikit-learn**: 提供了多种经典的机器学习数据集，如鸢尾花（Iris）分类、波士顿房价等，可以用于训练和测试模型。

   from sklearn import datasets
   iris = datasets.load_iris()

2. **pandas**: 虽然不是专门的数据集库，但pandas的`read_csv`、`read_excel`等功能可以加载各种格式的CSV、Excel文件，包括一些公开可用的数据集。

   df = pd.read_csv('https://example.com/dataset.csv')

3. **TensorFlow** 和 **Keras**: 这些深度学习库提供了如MNIST手写数字识别和IMDB电影评论情感分析等预装的数据集。

   (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

4. **UCI Machine Learning Repository**: 网上有很多开源的大型数据集，可通过下载并利用pandas读取，例如UCI的csv格式数据。

   data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)

5. **Census Income Dataset**: Python库如pycountry花旗银行信用卡申请数据等可以通过requests库直接下载。

python自带knn数据集

Python 自带的 KNN 数据集是鸢尾花数据集（Iris Dataset），这是一个非常经典的分类问题数据集，由英国统计学家 Fisher 在 1936 年收集整理。

这个数据集包含了 3 类各 50 个样本，每个样本包含了 4 个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。这 3 类花分别是 Setosa、Versicolour 和 Virginica，它们的特征如下：

| 类别 | 花萼长度 | 花萼宽度 | 花瓣长度 | 花瓣宽度 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Setosa | 5.1 cm ± 0.2 cm | 3.5 cm ± 0.3 cm | 1.4 cm ± 0.2 cm | 0.2 cm ± 0.1 cm |
| Versicolour | 5.9 cm ± 0.3 cm | 2.8 cm ± 0.3 cm | 4.5 cm ± 0.5 cm | 1.5 cm ± 0.2 cm |
| Virginica | 6.5 cm ± 0.3 cm | 3.0 cm ± 0.3 cm | 5.6 cm ± 0.6 cm | 2.0 cm ± 0.3 cm |

可以使用 Scikit-learn 库来加载鸢尾花数据集，示例代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()  # 加载鸢尾花数据集
X = iris.data  # 获取数据集特征
y = iris.target  # 获取数据集标签

通过上述代码可以获取到鸢尾花数据集的特征和标签，可以用来进行 KNN 分类等算法的实现。