numpy 鸢尾花数据分析

NumPy是一个Python库，主要用于科学计算，尤其是数组处理。它提供了一个强大的N维数组对象，以及许多用于操作这些数组的函数。在鸢尾花数据集分析中，NumPy经常被用来加载、预处理和操作数据，该数据集通常作为机器学习入门示例，包含三种不同种类的鸢尾花（Setosa、Versicolour和Virginica）的测量值。

1. 加载数据：可以使用`numpy.loadtxt`或`numpy.genfromtxt`从文件读取CSV或TXT格式的数据，并将其转换成NumPy数组。
2. 数据清洗：对缺失值进行处理，如果存在的话，可以选择填充、删除或替换特定值。
3. 数据探索：通过数组计算来了解特征之间的关系，比如平均值、标准差等。
4. 特征缩放：有时会对数值特征进行归一化或标准化，以便于算法更好地工作。

例如，使用NumPy，你可以这样做：

import numpy as np

# 加载鸢尾花数据
data = np.loadtxt('iris.csv', delimiter=',')

# 查看数据形状
print("Data shape:", data.shape)

# 计算各列均值
mean_values = np.mean(data, axis=0)