在对iris_data做简单处理时，为何要将最后一列数据改为int形态？

在对iris_data进行简单处理时，将最后一列数据改为int形态是因为最后一列数据表示的是鸢尾花的类别，而机器学习算法需要处理的是数值型数据，因此需要将类别转换为数值。将类别转换为数值，可以使得机器学习算法更好地处理这些数据，例如对于分类算法，可以使用整数表示类别，方便计算和比较。同时，将类别转换为整数还可以减少内存占用，提高算法的执行效率。

相关问题

将数据框data_iris与data_iris1合并为数据框data_iris2

假设data_iris和data_iris1都是iris数据集的子集，可以使用rbind()函数将它们合并为一个新的数据框data_iris2：

# 导入iris数据集
data(iris)

# 创建data_iris和data_iris1
data_iris <- iris[1:50, ]
data_iris1 <- iris[51:100, ]

# 合并data_iris和data_iris1
data_iris2 <- rbind(data_iris, data_iris1)

这样，data_iris2就是data_iris和data_iris1的合并结果，包括了iris数据集中前100行的所有变量和观测值。

在经典数据集iris中，为什么可以用iris.data直接展示数据而不是iris['data']?

### 回答1：
在经典数据集iris中，可以使用iris.data直接访问数据集中的数据是因为在该数据集中，数据和标签被分开存储在两个不同的numpy数组中。其中数据被存储在iris.data中，而标签被存储在iris.target中。这两个numpy数组都是sklearn中的Bunch对象的属性，因此可以直接通过属性名访问它们。

如果数据和标签被存储在同一个numpy数组中，那么需要使用iris['data']的方式来访问数据。

### 回答2：
在经典数据集iris中，可以直接用iris.data展示数据而不是iris['data']的原因是因为数据集iris是一个由NumPy数组或可类比的数据构成的类似字典的Bunch对象。Bunch对象是Python中的一种特殊对象，其实例具有与字典相似的行为和结构，但可以通过属性访问和点符号来访问其元素。
在iris数据集中，iris.data是一个NumPy数组，其中存储了数据样本的特征信息。为了访问数据集中特定的属性（例如data），可以使用点符号语法，即iris.data。这种语法简洁明了，更易于理解和使用。

相比之下，iris['data']语法与字典访问数据的方式类似。当使用iris['data']时，我们以字符串形式访问数据集中的键，而实际上iris对象中并不存在名为data的键。因此，这种语法在这种情况下是不正确的。

总结来说，iris.data的写法是因为iris对象是Bunch对象，其中的数据存储为NumPy数组，并且Bunch对象允许使用点符号语法来访问和获取数据，使得代码更加简洁和可读。

### 回答3：
在经典数据集iris中，可以使用iris.data直接展示数据而不是iris['data']，是因为iris是一个Bunch对象。Bunch对象是Python中的一个类似于字典的数据类型，它允许使用点.运算符来访问其属性。

在iris数据集中，将iris加载到内存中时，将其存储为一个Bunch对象。这个Bunch对象包含了数据集的所有信息，包括数据、特征、目标值、特征名称等等。因此，可以通过iris.data来直接访问数据集中的数据。

与传统的字典不同，Bunch对象通过点运算符来访问属性，这种访问方式更简洁和直观。而iris['data']这种用法更适用于传统的字典类型的数据结构。

因此，在经典数据集iris中，可以使用iris.data来直接展示数据是因为iris是一个Bunch对象，而Bunch对象允许通过点运算符直接访问属性，这样可以更方便地查看和分析数据集。