解释这段代码：def draw(f_datas, labels): # 绘制数据图 d_dict = defaultdict(list) # 创建字典，默认值为列表类型 for i in range(len(labels)): # 循环遍历每一个样本 d_dict[labels[i]].append(f_datas[i]) # 将同一品种的鸢尾花放在一起 styles = ["ro", "b+", "g*"] # 设置一些样式 plt.rcParams["font.family"] = "STSong" # 设置支持中文 plt.subplot(1, 2, 1) # 添加子块 for i, (key, values) in enumerate(d_dict.items()): values = np.array(values) # 获取每一个品种对应的样本 plt.plot(values[:, 0], values[:, 1], styles[i], label=key) plt.legend() # 显示图例 plt.title("花萼的分布图") # 显示标题 plt.xlabel("花萼的长度") # 显示X轴标签 plt.ylabel("花萼的宽度") # 显示Y轴标签 plt.subplot(1, 2, 2) # 添加子块 for i, (key, values) in enumerate(d_dict.items()): values = np.array(values) plt.plot(values[:, 2], values[:, 3], styles[i], label=key) plt.legend() # 显示图例 plt.title("花瓣的分布图") # 显示标题 plt.xlabel("花瓣的长度") # 显示X轴标签 plt.ylabel("花瓣的宽度") # 显示Y轴标签 plt.subplots_adjust(wspace=0.4) # 调整位置 plt.show() # 显示图片

这段代码定义了一个名为 draw 的函数用于绘制数据图。具体流程如下：

定义一个默认值为列表类型的字典 d_dict，用于将同一品种的鸢尾花放在一起。
使用 for 循环，遍历每一个样本，将同一品种的鸢尾花放在 d_dict 字典中对应品种的列表中。
定义一个列表 styles，用于设置数据点的样式。
使用 plt.rcParams 方法设置字体为 "STSong"，以支持中文显示。
使用 plt.subplot 方法添加一个子块，用于绘制花萼的分布图。
使用 for 循环，遍历 d_dict 字典中的每个键值对，获取每一个品种对应的样本，绘制出该品种的数据点，颜色和样式由 styles 列表决定，同时设置图例。
使用 plt.title 方法设置子块的标题。
使用 plt.xlabel 方法设置子块的 X 轴标签。
使用 plt.ylabel 方法设置子块的 Y 轴标签。
使用 plt.subplot 方法添加另一个子块，用于绘制花瓣的分布图，重复步骤6-9。
使用 plt.subplots_adjust 方法调整两个子块的位置，使其之间有一定的间隔。
使用 plt.show 方法显示绘制出来的图像。

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解释这段代码：def init_data(): # 初始化数据 with open("iris.txt", mode="r", encoding="utf-8") as fp: lines = fp.readlines() # 按行读取数据 iris_datas = [] for i in range(1, len(lines)): # 从第2行开始读取 iris_datas.append(lines[i].replace("\n", "").replace("\"", "").split()) iris_datas = np.array(iris_datas) # 将数据转化为多维数组 labels = iris_datas[:, -1] # 获取标签数据，最后一列 f_datas = iris_datas[:, 1:-1] # 获取特征数据，第2列到倒数第2列 f_datas = f_datas.astype(np.float) # 改变数据类型 return f_datas, labels

这段代码定义了一个名为 init_data 的函数用于初始化数据。具体流程如下：

使用Python内置函数 open 打开文件 "iris.txt"，以只读模式，编码方式为 "utf-8"。
使用文件对象的 readlines 方法按行读取文件内容，将每行数据存储在一个列表 lines 中。
定义一个空列表 iris_datas，用于存储去掉换行符和双引号之后的每行数据。
使用 for 循环，从第2行开始遍历 lines 列表中的数据，去掉每行末尾的换行符和双引号，然后使用字符串的 split 方法将每行数据切割成一个列表，将该列表添加到 iris_datas 列表中。
使用 numpy 库将 iris_datas 列表转换为一个多维数组，存储在变量 iris_datas 中。
从 iris_datas 数组中获取标签数据，即最后一列，存储在变量 labels 中。
从 iris_datas 数组中获取特征数据，即第2列到倒数第2列，存储在变量 f_datas 中。
使用 astype 方法将 f_datas 数组中的每个元素的数据类型转换为 np.float，即浮点型。
返回特征数据 f_datas 和标签数据 labels 作为函数的返回值。

解释下列代码：def knn(test_data, train_datas, train_labels, k): nums = train_datas.shape[0] # 获取已知样本的数量 test_datas = np.tile(test_data, (nums, 1)) d_1 = test_datas - train_datas # 相应位置相减 d_2 = np.square(d_1) # 求平方 d_3 = np.sum(d_2, axis=1) # 按行求和 d_4 = np.sqrt(d_3) # 开平方，得到距离 index = np.argsort(d_4) # 排序获取排序后元素的索引 count = Counter(train_labels[index[:k]]) # 统计最邻近的k个邻居的标签 print(count) return count.most_common()[0][0] # 返回出现次数最多的标签

这段代码定义了一个名为 knn 的函数，用于进行K近邻分类。具体流程如下：

获取训练集中已知样本的数量，即训练集中有多少个样本，存储在变量 nums 中。
使用 np.tile 方法将测试数据 test_data 复制成一个与训练集中样本数相同的矩阵 test_datas。
使用相应位置相减的方法，计算测试数据与每个训练集中的样本之间的距离，存储在 d_1 中。
使用平方的方法，将 d_1 中的每个元素平方，存储在 d_2 中。
按行求和，将 d_2 中每一行元素相加，得到每个测试数据与训练集中每个样本之间的距离平方和，存储在 d_3 中。
对 d_3 中每个元素进行开方，得到每个测试数据与训练集中每个样本之间的距离，存储在 d_4 中。
使用 np.argsort 方法对 d_4 中的元素进行排序，获取排序后元素的索引，存储在变量 index 中。
使用 Counter 方法统计最邻近的k个邻居的标签，将它们存储在一个计数器对象 count 中。
打印 count，这里只是为了展示结果，并非必要步骤。
使用 most_common 方法获取出现次数最多的标签，并返回该标签作为函数的返回值。