首页df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

时间: 2024-05-28 08:11:29 浏览: 173

这段代码创建了一个名为 df 的 Pandas DataFrame 对象，其中包含了鸢尾花数据集 iris 的所有特征数据。具体来说，iris.data 包含了数据集中所有样本的四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）的浮点数值，而 iris.feature_names 是一个字符串列表，包含了这四个特征的名称。将这些数据用 Pandas DataFrame 对象进行存储，可以方便地对数据进行检索、筛选、操作和可视化等操作。

iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)

这段代码的作用是什么？这段代码的作用是将鸢尾花数据集加载到内存中，并将其转换为 Pandas 数据帧，方便进行数据分析和处理。其中，iris.data 包含了鸢尾花数据集的特征数据，iris.feature_names 包含了特征的名称。通过将这些数据放入 Pandas 数据帧中，可以更方便地进行数据分析和处理。

解释这行代码iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)

这行代码的作用是将鸢尾花数据集加载到内存中，并将其转换为 Pandas 数据框。首先，load_iris() 函数从 Scikit-learn 库中加载鸢尾花数据集，然后将其存储在 iris 变量中。接着，使用 Pandas 库中的 DataFrame() 函数将 iris 数据集转换为数据框，并将其存储在 df 变量中。数据框的列名使用 iris.feature_names 属性设置为鸢尾花数据集的特征名称。

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这段代码是关于数据分析和机器学习的，主要使用了scikit-learn库中的LinearRegression，GaussianNB，DecisionTreeClassifier和KMeans等模型，分别进行了回归分析、朴素贝叶斯分类、决策树分类和聚类分析。...

.将鸢尾花数据集以DataFrame格式输出。(补全下面代码) import sklearn.datasets as datasets import pandas as pd iris_data=datasets.load_iris()#导入鸢尾花数据集

iris_df = pd.DataFrame(data=iris_data.data, columns=iris_data.feature_names) iris_df['target'] = iris_data.target iris_df['target_names'] = iris_data.target_names[iris_data.target] print(iris_df.head...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets def demo3(): iris = datasets.load_iris().data # Begin # # End #

根据您给出的代码框架，我猜测您的问题是：请在代码框架中... df_iris = pd.DataFrame(data=iris, columns=datasets.load_iris().feature_names) # 输出前五行数据 print(df_iris.head()) 希望这能够帮到您！

iris = load_iris() print(iris) array = iris.values x = array[:, :3] y = array[:, 3] print(x.shape)为什么报错TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not subscriptable

df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) x = df.iloc[:, :3].values y = df.iloc[:, 3].values print(x.shape) 如果不想使用pandas库，那么可以直接使用iris.data来获取数据，代码...

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