声明一个字符串安量info，并赋值为 WE LOVE LIXIN •

好的，在 Python 中，你可以这样声明并赋值一个字符串变量 info：

info = "WE LOVE LIXIN •"

如果你想用双引号来声明字符串，那么在字符串中使用单引号就可以了，例如：

info = "WE LOVE 'LIXIN' •"

当然，你也可以使用三个单引号或者三个双引号来声明一个多行字符串。

info = '''
WE LOVE
LIXIN
•
'''

info = """
WE LOVE
LIXIN
•
"""

相关问题

"success":false,"message":"upload error. see C:\\Users\\lixin.yuan\\AppData\\Roaming\\picgo\\picgo.log for more detail."}

根据提供的引用内容，"success":false,"message":"upload error. see C:\Users\lixin.yuan\AppData\Roaming\picgo\picgo.log for more detail." 这个错误信息是关于上传错误的。根据引用\[1\]和引用\[2\]，这个错误信息可能是由于配置错误或者缺少必要的开发工具引起的。你可以检查一下配置是否正确，并确保你有正确的开发工具。如果你使用的是Xcode，可以尝试使用sudo xcode-select --switch命令来选择正确的Xcode路径。另外，你可以查看picgo.log文件以获取更多详细信息。希望这些信息对你有帮助。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [checking build system type... configure: error: /bin/sh ./config.sub -linux failed](https://blog.csdn.net/qq_43701013/article/details/121790348)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Cocoapods报错xcrun: error: active developer path ("/Users/wangwei/Downloads/Xcode.app/Contents/...](https://blog.csdn.net/weixin_30673715/article/details/99873281)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

用python语言实现主成分分析方法，画出鸢尾花数据集的前三个属性的最优直线近似图

可以的，以下是Python代码和图示：

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

# 导入数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 均值归一化
X_norm = X - np.mean(X, axis=0)

# 计算协方差矩阵
cov_mat = np.cov(X_norm.T)

# 计算特征值和特征向量
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov_mat)

# 对特征值进行排序
sorted_idx = eig_vals.argsort()[::-1]
eig_vals = eig_vals[sorted_idx]
eig_vecs = eig_vecs[:, sorted_idx]

# 取前三个特征向量，将数据投影到这三个维度上
projection_matrix = eig_vecs[:, :3]
X_pca = X_norm.dot(projection_matrix)

# 绘制图像
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
for i in range(len(X)):
  if y[i] == 0:
    ax.scatter(X_pca[i, 0], X_pca[i, 1], X_pca[i, 2], c='r', marker='o')
  elif y[i] == 1:
    ax.scatter(X_pca[i, 0], X_pca[i, 1], X_pca[i, 2], c='g', marker='o')
  else:
    ax.scatter(X_pca[i, 0], X_pca[i, 1], X_pca[i, 2], c='b', marker='o')
ax.set_xlabel('PC1')
ax.set_ylabel('PC2')
ax.set_zlabel('PC3')
plt.show()