numpy根据iris.npz文件内容绘制鸢尾花数据集各特征箱线图

好的，我会用numpy和matplotlib库来实现这个任务。以下是代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = np.load('iris.npz')
feature_names = data['feature_names']
features = data['features']

# 绘制箱线图
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=4, figsize=(10,6))
for i, ax in enumerate(axes):
    ax.boxplot(features[:, i])
    ax.set_xticklabels([feature_names[i]])
plt.show()

这段代码中，我们首先加载了iris.npz文件中的数据，然后使用matplotlib.pyplot库中的boxplot函数来绘制箱线图。我们将四个特征分别绘制在四个子图中，每个子图仅显示一个特征的箱线图，横坐标标签为特征名。最后使用plt.show()函数将图表显示出来。

注意：这段代码需要matplotlib库的支持，如果您的电脑上没有安装该库，可以使用以下命令来安装：

pip install matplotlib

相关问题

试读取鸢尾花数据集iris.npz,绘制sepal_length和sepal_width 两个特征之 间的散点

要读取鸢尾花数据集iris.npz，首先需要导入相应的库和数据集。这个数据集通常可以使用numpy库的load()函数进行加载。接着，可以使用Matplotlib库中的scatter()函数绘制sepal_length和sepal_width两个特征之间的散点图。

下面是用Python代码实现的步骤：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取鸢尾花数据集
iris_data = np.load('iris.npz')

# 获取花萼长度和宽度的数据
sepal_length = iris_data['sepal_length']
sepal_width = iris_data['sepal_width']

# 绘制散点图
plt.scatter(sepal_length, sepal_width)
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.title('Scatter plot of Sepal Length vs. Sepal Width')

# 显示图形
plt.show()

这段代码首先导入了numpy和matplotlib.pyplot库，然后使用np.load()函数读取了iris.npz数据集。接着通过iris_data['sepal_length']和iris_data['sepal_width']分别获取了花萼的长度和宽度数据，最后使用plt.scatter()函数绘制了sepal_length和sepal_width之间的散点图，并通过plt.xlabel()和plt.ylabel()函数设置了坐标轴的标签，最后通过plt.show()函数展示了这个散点图。

通过这样的步骤，就可以读取鸢尾花数据集iris.npz，并绘制sepal_length和sepal_width两个特征之间的散点图。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt iris_data= np.load('iris.npz',allow_pickle=True) #读取npz文件 data_iris_ndarray =iris_data['data'][:,:-1] #数据部分读取 label = list(iris_data['features_name']) #标签数据读取 plt.boxplot(data_iris_ndarray, notch=True, labels=label[:-1],meanline=True) #绘制箱线图 plt.savefig("iris-boxplot.png") # 保存箱线图

这段代码中，我们同样是使用numpy和matplotlib库来绘制鸢尾花数据集的各特征箱线图。代码实现如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
iris_data = np.load('iris.npz', allow_pickle=True)
data_iris_ndarray = iris_data['data'][:, :-1]
label = list(iris_data['feature_names'])

# 绘制箱线图
plt.boxplot(data_iris_ndarray, notch=True, labels=label[:-1], meanline=True)
plt.savefig("iris-boxplot.png")

这段代码中，我们首先加载了iris.npz文件中的数据，然后使用matplotlib.pyplot库中的boxplot函数来绘制箱线图。不同的是，我们直接从data中读取数据部分，而不是从features中读取。同时，我们使用了notch=True参数来绘制缺口箱线图，labels参数来设置横坐标标签，meanline=True参数来绘制均值线。最后使用plt.savefig()函数将图表保存为iris-boxplot.png文件。

注意：这段代码同样需要matplotlib库的支持，如果您的电脑上没有安装该库，可以使用以下命令来安装：

pip install matplotlib