(二)Seaborn练习 练习1:鸢尾花花型尺寸分析 * 鸢尾花萼片(sepal)和花瓣(petal)的大小关系(散点图) * 不同种类(species)鸢尾花萼片和花瓣的分布情况(箱图或者提琴图) * 鸢尾花萼片和花瓣大小的联合分布情况(六角箱图或者核密度估计)

时间: 2023-09-16 17:08:57 浏览: 167
好的,我会为您解答关于Seaborn练习的问题。 练习1: 1. 鸢尾花萼片和花瓣大小关系的散点图: ``` import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt iris = sns.load_dataset("iris") sns.scatterplot(x="sepal_length", y="petal_length", data=iris) plt.show() ``` 2. 不同种类鸢尾花萼片和花瓣的分布情况的箱图: ``` sns.boxplot(x="species", y="sepal_length", data=iris) plt.show() sns.boxplot(x="species", y="petal_length", data=iris) plt.show() ``` 3. 鸢尾花萼片和花瓣大小的联合分布情况的六角箱图或者核密度估计: ``` sns.jointplot(x="sepal_length", y="petal_length", data=iris, kind="hex") plt.show() sns.jointplot(x="sepal_length", y="petal_length", data=iris, kind="kde") plt.show() ``` 希望这些代码能够帮助到您,如有疑问请随时问我。
相关问题

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: ![鸢尾花数据集的平行坐标图](https://img-blog.csdnimg.cn/20210611211305726.png) 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: ![image1.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/109975/1611473580936-8f60fabb-665e-4019-b3cd-2ecb06be5d31.png#align=left&display=inline&height=346&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image1.png&originHeight=346&originWidth=614&size=28455&status=done&style=none&width=614) 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。

鸢尾花萼片长度、宽度、花瓣长度、宽度正态分布图

好的,以下是可以绘制鸢尾花萼片长度、宽度、花瓣长度、宽度的正态分布图的Python代码: ```python import seaborn as sns import numpy as np import scipy.stats as stats from sklearn.datasets import load_iris # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() data = iris.data target = iris.target # 萼片长度、宽度、花瓣长度、宽度数据 sepal_length = data[:, 0] sepal_width = data[:, 1] petal_length = data[:, 2] petal_width = data[:, 3] # 绘制正态分布图 sns.set(style="whitegrid") # 萼片长度 sns.distplot(sepal_length, fit=stats.norm) # 萼片宽度 sns.distplot(sepal_width, fit=stats.norm) # 花瓣长度 sns.distplot(petal_length, fit=stats.norm) # 花瓣宽度 sns.distplot(petal_width, fit=stats.norm) plt.show() ``` 在这个代码中,我们使用了seaborn库和scipy库,绘制了四幅正态分布图,分别表示萼片长度、宽度、花瓣长度、宽度的正态分布情况。在绘制每一个正态分布图之前,我们使用`fit=stats.norm`来指定使用正态分布函数拟合数据。 希望这个回答能够帮助到您!

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