将数据框data_iris与data_iris1合并为数据框data_iris2

假设data_iris和data_iris1都是iris数据集的子集，可以使用rbind()函数将它们合并为一个新的数据框data_iris2：

# 导入iris数据集
data(iris)

# 创建data_iris和data_iris1
data_iris <- iris[1:50, ]
data_iris1 <- iris[51:100, ]

# 合并data_iris和data_iris1
data_iris2 <- rbind(data_iris, data_iris1)

这样，data_iris2就是data_iris和data_iris1的合并结果，包括了iris数据集中前100行的所有变量和观测值。

相关问题

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

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt iris = np.load('iris.npz',allow_pickle=True) #读取npz文件 data_iris_ndarray = iris['data'][:,:-1] #数据部分读取 label = list(iris['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")

这段代码是一个使用numpy和matplotlib库读取一个名为'iris.npz'的npz文件，并将其中的数据绘制成箱线图并保存为'iris-boxplot.png'的Python程序。其中，`allow_pickle=True`参数表示允许读取含有Python对象的文件。`data_iris_ndarray`变量是读取出的数据，`label`变量是读取出的标签信息。`plt.boxplot()`函数用于绘制箱线图，其中`data_iris_ndarray`表示数据，`notch=True`表示绘制缺口箱线图，`labels=label[:-1]`表示标签信息，`meanline=True`表示绘制平均线。最后使用`plt.savefig()`函数将绘制出的图像保存为文件。