帮我找完整的鸢尾花数据集

鸢尾花数据集可以从sklearn库中导入：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

数据集的完整描述：

该数据集由3种不同的鸢尾花及其各自的4个特征构成。

特征信息：

- sepal length (cm)：花萼长度（厘米）
- sepal width (cm)：花萼宽度（厘米）
- petal length (cm)：花瓣长度（厘米）
- petal width (cm)：花瓣宽度（厘米）

目标变量：

- setosa：山鸢尾
- versicolor：杂色鸢尾
- virginica：维吉尼亚鸢尾

每种鸢尾花有50个样本，总共150个样本。

完整数据集可以在以下网站下载：

- UCI Machine Learning Repository: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris
- Kaggle: https://www.kaggle.com/uciml/iris

相关问题

请给我一个鸢尾花数据集

当然，这里是一个鸢尾花数据集的示例：

Sepal Length (cm) | Sepal Width (cm) | Petal Length (cm) | Petal Width (cm) | Species
-------------------|------------------|-------------------|------------------|---------
5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | Setosa
4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | Setosa
5.8 | 2.6 | 4.0 | 1.2 | Versicolor
6.7 | 3.0 | 5.2 | 2.3 | Virginica
...

这个数据集包含了鸢尾花的四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及对应的鸢尾花种类。鸢尾花种类分为Setosa、Versicolor和Virginica三种。你可以使用这个数据集来进行机器学习任务，比如分类算法的训练和测试。

python 鸢尾花数据集

鸢尾花数据集是一个常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。它包含了三类不同鸢尾属植物：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），以及Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。每类包含50个样本，整个数据集150个样本，每个样本包含4个特征分别为：sepal_length(花萼长度），sepal_width(花萼宽度），pepal_length(花瓣长度），pepal_width(花瓣宽度）。

在Python中，我们可以使用一些常用的数据科学库来加载和处理鸢尾花数据集，例如NumPy和Pandas。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用Pandas加载鸢尾花数据集：

import pandas as pd

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

# 设置列名
iris_data.columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']

# 显示前5行数据
print(iris_data.head())

此代码将从UCI机器学习库中加载鸢尾花数据集，并使用Pandas将其转换为数据框。数据框的列名将设置为特征名称，最后一列将设置为类别名称。您可以使用`head()`方法查看前5行数据。