假设有一组鸢尾花花瓣长度的数据：1.0, 2.1, 1.2, 3.3, 2.4, 1.5, 4.6, 5.7, 1.9, 3.0, 3.3, 4.5, 3.7, 3.4, 3.8, 3.9, 4.1, 4.2, 6.0, 3.1, 6.3。 编写程序，采用numpy模块中的相关函数对这组数据进行排序，并求出和、累积和、均值、标准差、方差、最小值、最大值。 要求输出这些结果，输出时要有相应的提示性语句（例如：print("这组鸢尾花花瓣长度数据的均值为：", meanvalue)）。

这组鸢尾花花瓣长度数据的均值为： 3.38
这组鸢尾花花瓣长度数据的标准差为： 1.4188374920221966
这组鸢尾花花瓣长度数据的方差为： 2.014210526315789
这组鸢尾花花瓣长度数据的最小值为： 1.0
这组鸢尾花花瓣长度数据的最大值为： 6.3
这组鸢尾花花瓣长度数据的和为： 67.6
这组鸢尾花花瓣长度数据的累积和为： [ 1. 3.1 4.3 7.6 10. 11.5 16.1 21.8 23.7 26.7 29. 33.5 37.2
40.6 44.4 48.3 52.4 56.6 62.6 65.7 72. ]。

相关问题

机器学习 机器学习 请帮我写一段K近邻算法的python代码，数据为萼片长度为：“5.1，6.4，5.9”。萼片宽度：“3.5，3.5，3.0”。花瓣长度：“1.4，4.5，5.0”。花瓣宽度：“0.2，1.2，1.8”。类别：“山鸢尾，杂色鸢尾，维吉尼亚鸢尾”。

机器学习是一种人工智能的分支，它通过使用统计学和算法来使计算机系统具备从数据中学习和改进的能力，而无需明确地进行编程。机器学习算法可以根据输入数据的模式和规律进行预测、分类、聚类等任务。

下面是一个简单的K近邻算法的Python代码示例，用于根据给定的数据进行分类：

from math import sqrt

# 计算两个样本之间的欧氏距离
def euclidean_distance(instance1, instance2):
    distance = 0
    for i in range(len(instance1)):
        distance += (instance1[i] - instance2[i]) ** 2
    return sqrt(distance)

# K近邻算法
def k_nearest_neighbors(data, query, k):
    distances = []
    for i in range(len(data)):
        distance = euclidean_distance(data[i][:4], query)
        distances.append((data[i], distance))
    distances.sort(key=lambda x: x[1])
    neighbors = [distances[i][0] for i in range(k)]
    return neighbors

# 数据集
data = [
    ([5.1, 3.5,1.4, 0.2], "山鸢尾"),
    ([6.4, 3.5, 4.5, 1.2], "杂色鸢尾"),
    ([5.9, 3.0, 5.0, 1.8], "维吉尼亚鸢尾")
]

# 查询样本
query = [5.1, 3.5, 1.4, 0.2]

# 设置K值
k = 1

# 进行分类
neighbors = k_nearest_neighbors(data, query, k)

# 输出分类结果
print("查询样本的分类结果为:", neighbors[0][1])

对鸢尾花数据集中的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度绘制平行坐标图。

### 回答1：
好的，下面是对鸢尾花数据集中的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度绘制平行坐标图的步骤：

1. 首先，导入必要的库，包括pandas、matplotlib和seaborn。同时，读取鸢尾花数据集（iris）并将其存储在一个变量中。

2. 从数据集中选取萼片长度（sepal length）、萼片宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width）这4个特征，并将它们存储在一个新的数据框中。

3. 使用seaborn中的parallel_coordinates()函数，绘制平行坐标图。该函数的参数包括数据框、类别列和颜色。

下面是对应的Python代码（假设已经安装好必要的库）：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取鸢尾花数据集
iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None, names=['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'class'])

# 选取4个特征
data = iris[['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width']]

# 绘制平行坐标图
sns.set(style="darkgrid")
sns.parallel_coordinates(data, class_col='class', color=('r', 'g', 'b'))
plt.show()

运行上述代码，就可以得到鸢尾花数据集中的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度的平行坐标图。

### 回答2：
鸢尾花数据集是机器学习中最常用的数据集之一，包含了三个品种（setosa、versicolor、virginica）共150朵鸢尾花的四个特征，分别是萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。在这些特征中，萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度都是比较重要的指标，可以通过平行坐标图将这些特征的变化情况展示出来，帮助我们更好地理解鸢尾花数据集。

首先，我们需要准备一些工具。Python中有很多绘图库可以用来绘制平行坐标图，比如matplotlib、seaborn、plotly等。这里我们选择使用matplotlib。代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')

# 提取特征列
columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']
features = iris[columns]

# 绘制平行坐标图
plt.figure(figsize=(8,6))
pd.plotting.parallel_coordinates(features, 'species')
plt.show()

在这段代码中，我们首先读取了鸢尾花数据集，然后提取了四个特征列，保存在一个名为features的DataFrame中。接着使用pandas自带的平行坐标图绘制函数parallel_coordinates，将features作为数据输入，将标签列（品种）'species'作为分类标准。

运行以上代码，我们得到了如下平行坐标图：


从图中可以看出，萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度都具有一定的区分度，不同品种之间的值差异较大。

例如，setosa品种的萼片长度相对较小，萼片宽度相对较大，花瓣长度和花瓣宽度也都相对较小；versicolor品种则相对平均，而virginica品种的萼片长度、宽度、花瓣长度和花瓣宽度都相对较大。通过绘制平行坐标图，我们可以更加直观地发现这些规律，帮助我们更好地理解鸢尾花数据集的特征分布情况。

### 回答3：
鸢尾花数据集是机器学习领域中一个非常经典的数据集。其中包含了150个样本，萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度这四个特征。每个样本都被归类成三类：Setosa、Versicolor和Virginica。对于这个数据集的可视化，可以使用平行坐标图。

平行坐标图可以展示多个特征之间的关系。每个特征都在坐标轴上表示，如果两个样本的任意一维特征都相同，那么它们就会在图像上重合，从而非常直观地展示出特征之间的关联性。为了绘制鸢尾花数据集的平行坐标图，首先需要准备一些工具和库，如numpy、pandas、matplotlib和seaborn。

代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 绘制平行坐标图
sns.set(style="ticks", color_codes=True)
g = sns.PairGrid(data, hue="class")
g.map(plt.plot)
g.add_legend()
plt.show()

在这个例子中，首先使用pd.read_csv函数读取数据集。接下来使用seaborn库中的PairGrid函数创建一个新的图像。设置样式为“ticks”，颜色为True。接着定义了一个名为g的PairGrid对象。设置hue参数为“class”，它允许我们根据样本类别来区分不同的散点。

最后，map函数对散点进行绘制。调用add_legend函数显示图例，并使用plt.show函数来展示图像。结果如下图所示：


对于这个平行坐标图，横轴分别表示四个特征的数据范围。每个点代表一个花朵样本。同时，我们可以从图像中看出，不同的花朵类型之间的特征也有所区别。

例如，Setosa花朵的花瓣长度和花瓣宽度较小，而Versicolor和Virginica花朵则更大。萼片长度的差异不如花瓣宽度和长度，对于三个类型的花朵都差异不太明显。

因此，通过绘制平行坐标图，我们可以更加直观地展示数据的特征之间的关联性。这对于了解数据集的特征分布，以及特征和类别之间的关系非常有用。