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：

1. 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。
2. 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。
3. 定义一个列表 `styles`，用于设置数据点的样式。
4. 使用 `plt.rcParams` 方法设置字体为 "STSong"，以支持中文显示。
5. 使用 `plt.subplot` 方法添加一个子块，用于绘制花萼的分布图。
6. 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。
7. 使用 `plt.title` 方法设置子块的标题。
8. 使用 `plt.xlabel` 方法设置子块的 X 轴标签。
9. 使用 `plt.ylabel` 方法设置子块的 Y 轴标签。
10. 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。
11. 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。
12. 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：

1. 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"。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 从 `iris_datas` 数组中获取标签数据，即最后一列，存储在变量 `labels` 中。
7. 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。
8. 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。
9. 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：

1. 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。
2. 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`。
3. 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。
4. 使用平方的方法，将 `d_1` 中的每个元素平方，存储在 `d_2` 中。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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。
9. 打印 `count`，这里只是为了展示结果，并非必要步骤。
10. 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。