从sklearn中导入数据集,加载虹膜数据集,列出虹膜数据的四个特征名称,然后挑出萼片长度小于等于五花瓣宽度大于等于0.2的花的行指数,从虹膜数据中列出所有对应记录
时间: 2024-09-24 14:24:24 浏览: 62
在Python的scikit-learn库中,你可以通过`load_iris()`函数加载经典的鸢尾花数据集。这个数据集包含了150个样本,每个样本有4个特征:花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)和花瓣宽度(petal width),共分为三个类别:山鸢尾(setosa)、变色鸢尾(versicolor)和维吉尼亚鸢尾(virginica)。
首先,我们来加载数据并查看特征名称:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
# 加载数据
iris = load_iris()
data = iris.data
feature_names = iris.feature_names
print("特征名称:", feature_names)
```
接下来,我们将筛选出萼片长度小于等于5厘米且花瓣宽度大于等于0.2厘米的花的数据行索引。这需要创建一个新的条件,这里假设你想用pandas DataFrame的方式来操作:
```python
# 将数据转换成DataFrame
df_iris = pd.DataFrame(data, columns=feature_names)
# 定义筛选条件
condition = (df_iris['sepal length (cm)'] <= 5) & (df_iris['petal width (cm)'] >= 0.2)
filtered_indices = df_iris[condition].index.tolist() # 获取满足条件的行索引
filtered_data = df_iris.loc[filtered_indices] # 筛选出对应的记录
print("满足条件的行索引:", filtered_indices)
print("筛选后的数据:")
print(filtered_data)
```
请注意,上述操作假设了花瓣宽度是以厘米为单位的,因为原始数据集就是如此。如果实际数据中的花瓣宽度单位不同,你需要相应地调整筛选条件。
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