编写程序，导入鸢尾花数据，实现以下操作 （1）读入鸢尾花数据，输出前6行数据

好的，以下是 Python 代码实现：

import pandas as pd

# 读取鸢尾花数据
data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)

# 输出前6行数据
print(data.head(6))

输出结果如下：

     0    1    2    3            4
0  5.1  3.5  1.4  0.2  Iris-setosa
1  4.9  3.0  1.4  0.2  Iris-setosa
2  4.7  3.2  1.3  0.2  Iris-setosa
3  4.6  3.1  1.5  0.2  Iris-setosa
4  5.0  3.6  1.4  0.2  Iris-setosa
5  5.4  3.9  1.7  0.4  Iris-setosa

相关问题

编写程序，导入鸢尾花数据，实现以下操作 ，读入鸢尾花数据，输出前6行数据

好的，以下是 Python 代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')

# 输出前6行数据
print(iris_data.head(6))

请确保将 "iris.csv" 文件放在当前工作目录中。如果数据文件不在当前工作目录中，需要在 `read_csv()` 函数中指定数据文件的完整路径。

编写程序，导入鸢尾花数据，实现以下操作。 （1）读入鸢尾花数据，并显示全部鸢尾花数据，然后分别显示花萼数据和花瓣数据 （2）设计程序分别显示鸢尾花每个品种的花萼数据和花瓣数据 （3）使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Sepal.Length折线图 （4）使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Sepal.Width折线图 （5）使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Petal.Length柱状图 （6）使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Petal.Width柱状图

好的，以下是对您的问题的回答：

首先，需要下载并导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

然后，读入鸢尾花数据：

iris = load_iris()
iris_data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
iris_data['target'] = iris.target

接下来，我们可以实现以下操作：

（1）显示全部鸢尾花数据，并分别显示花萼数据和花瓣数据：

print(iris_data)
print('花萼长度数据：', iris_data['sepal length (cm)'])
print('花萼宽度数据：', iris_data['sepal width (cm)'])
print('花瓣长度数据：', iris_data['petal length (cm)'])
print('花瓣宽度数据：', iris_data['petal width (cm)'])

（2）设计程序分别显示鸢尾花每个品种的花萼数据和花瓣数据：

for i in range(3):
    print('第', i+1, '个品种花萼长度数据：', iris_data.loc[iris_data['target']==i, 'sepal length (cm)'])
    print('第', i+1, '个品种花萼宽度数据：', iris_data.loc[iris_data['target']==i, 'sepal width (cm)'])
    print('第', i+1, '个品种花瓣长度数据：', iris_data.loc[iris_data['target']==i, 'petal length (cm)'])
    print('第', i+1, '个品种花瓣宽度数据：', iris_data.loc[iris_data['target']==i, 'petal width (cm)'])

（3）使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Sepal.Length折线图：

for i in range(3):
    plt.plot(np.arange(len(iris_data.loc[iris_data['target']==i, 'sepal length (cm)'])), iris_data.loc[iris_data['target']==i, 'sepal length (cm)'], label='Iris-'+str(i))
plt.legend()
plt.xlabel('Sample Index')
plt.ylabel('Sepal Length (cm)')
plt.title('Sepal Length of Different Iris Species')
plt.show()

（4）使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Sepal.Width折线图：

for i in range(3):
    plt.plot(np.arange(len(iris_data.loc[iris_data['target']==i, 'sepal width (cm)'])), iris_data.loc[iris_data['target']==i, 'sepal width (cm)'], label='Iris-'+str(i))
plt.legend()
plt.xlabel('Sample Index')
plt.ylabel('Sepal Width (cm)')
plt.title('Sepal Width of Different Iris Species')
plt.show()

（5）使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Petal.Length柱状图：

for i in range(3):
    plt.bar(str(i), iris_data.loc[iris_data['target']==i, 'petal length (cm)'].mean())
plt.xlabel('Iris Species')
plt.ylabel('Petal Length (cm)')
plt.title('Mean Petal Length of Different Iris Species')
plt.show()

（6）使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Petal.Width柱状图：

for i in range(3):
    plt.bar(str(i), iris_data.loc[iris_data['target']==i, 'petal width (cm)'].mean())
plt.xlabel('Iris Species')
plt.ylabel('Petal Width (cm)')
plt.title('Mean Petal Width of Different Iris Species')
plt.show()

以上就是对您提出的问题的回答，希望能帮到您！