python求iris数组每列的最大值、最小值和平均值

可以使用numpy库来求解，代码如下：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
data = iris.data

# 每列的最大值
max_value = np.max(data, axis=0)
print("每列的最大值：", max_value)

# 每列的最小值
min_value = np.min(data, axis=0)
print("每列的最小值：", min_value)

# 每列的平均值
mean_value = np.mean(data, axis=0)
print("每列的平均值：", mean_value)

希望我的回答对您有所帮助。

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用python求iris二维数组每列的最大值、最小值和平均值。

好的，这是一个计算问题，可以直接回答。求iris二维数组每列的最大值、最小值和平均值可以使用numpy库中的amax、amin和mean函数。下面是示例代码：

import numpy as np

iris = np.genfromtxt('iris.csv', delimiter=',', skip_header=1, usecols=(0,1,2,3))

max_values = np.amax(iris, axis=0)
min_values = np.amin(iris, axis=0)
avg_values = np.mean(iris, axis=0)

print("每列最大值:", max_values)
print("每列最小值:", min_values)
print("每列平均值:", avg_values)

其中，iris.csv是存储iris数据集的文件，skip_header表示跳过第一行，usecols表示只读取前四列。

使用sklearn库提供的鸢尾花数据集，计算sepallemgth特征的最大值最小值，平均值，中位数，方差，计算协方差矩阵python语句

好的，针对你的问题，以下是计算鸢尾花数据集中sepallemgth特征的最大值、最小值、平均值、中位数、方差和协方差矩阵的Python语句：

from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 获取sepal length特征
sepal_length = iris.data[:, 0]

# 计算最大值、最小值、平均值、中位数、方差
max_val = np.max(sepal_length)
min_val = np.min(sepal_length)
mean_val = np.mean(sepal_length)
median_val = np.median(sepal_length)
variance_val = np.var(sepal_length)

# 计算协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(sepal_length, iris.data[:, 1:])

print("Sepal Length最大值：", max_val)
print("Sepal Length最小值：", min_val)
print("Sepal Length平均值：", mean_val)
print("Sepal Length中位数：", median_val)
print("Sepal Length方差：", variance_val)
print("协方差矩阵：\n", cov_matrix)

注意，以上代码中的 `load_iris()` 函数可以加载sklearn库中自带的鸢尾花数据集，也可以从其他来源获取数据集，只要保证数据集格式正确即可。