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']?
时间: 2023-09-24 16:05:24 浏览: 40
### 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。