对iris.data进行可视化操作

Iris数据集是一种常用的多维数据集，常用于机器学习入门示例，特别是用于展示聚类和分类算法的效果。在Python中，我们可以使用matplotlib和seaborn等数据可视化库对iris.data进行多种图表的绘制。下面是一些常见的可视化操作：

1. **散点图**：使用花瓣长度(petal length)和宽度(petal width)作为x轴和y轴，颜色编码种类(setosa, versicolor, virginica)，可以用`plt.scatter`函数。

import matplotlib.pyplot as plt
iris = pd.read_csv('iris.data', header=None)
plt.scatter(iris.iloc[:, 2], iris.iloc[:, 3], c=iris.iloc[:, 0])
plt.xlabel('Petal Length')
plt.ylabel('Petal Width')
plt.title('Iris Scatter Plot by Species')
plt.show()

2. **箱线图**：展示每种花各维度的分布情况，可以用`sns.boxplot`函数。

import seaborn as sns
sns.boxplot(x=iris.iloc[:, 0], y=iris.iloc[:, [2, 3]], hue=iris.iloc[:, 0])
plt.xlabel('Species')
plt.ylabel('Petal Dimensions')
plt.title('Iris Boxplots by Species')
plt.show()

3. **直方图**：了解每列数值特征的分布，可以用`sns.histplot`。

sns.histplot(data=iris, x=range(4), element="step", hue=iris.iloc[:, 0])
plt.xlabel('Feature Index')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Iris Histograms by Feature and Species')
plt.show()

4. **热力图**：如果想看两列特征间的相关性，可以用`corr()`函数配合`heatmap`。

correlation_matrix = iris.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Matrix of Iris Features')
plt.show()

以上操作会帮助你理解数据的基本特性，并可能启发后续的建模决策。