Python编程绘制Fisher's Iris数据集图形

资源摘要信息:"matlab绘图的形状代码-Project-2018-Programming-and-Scripting:以下项目涉及著名的Fisher's Iris数据集" 1. MATLAB绘图基础: MATLAB是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境。它广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信等领域。在本项目中，将涉及到使用MATLAB进行数据可视化，具体为绘图的形状代码，可能包括散点图、折线图、柱状图等多种图形的绘制方法。 2. Fisher's Iris数据集: 著名的Fisher's Iris数据集是由统计学家罗纳德·费舍尔在1936年收集并整理的一组数据。该数据集包含150个样本，这些样本分为三个种类的鸢尾花（Setosa、Versicolour、Virginica），每个种类各有50个样本。每个样本包含四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。Iris数据集因其简单性及易于理解，常被用于模式识别和机器学习的研究与教学。 3. Python编程和脚本编写: 项目中提到的编程语言是Python，Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有易读性和简洁的语法特性。Python支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。项目中使用Python进行文档和代码的编写，这可能意味着需要编写脚本来分析数据集，以及生成报告或绘图。 4. Anaconda安装Python和库: Anaconda是一个开源的Python发行版本，它包含了Python解释器和大量的科学计算库。Anaconda可以简化包管理和部署。使用Anaconda下载的方式能够方便快捷地安装Python及其常见的科学计算库，如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等。项目建议安装3.6版本的64位Anaconda，以便于在计算机上进行相关开发工作。 5. 数据集背景研究与摘要撰写: 项目要求研究Iris数据集的背景信息，并撰写相关的摘要。这可能包括数据来源、收集方式、特征的含义以及数据集在机器学习领域中的应用等。 6. 参考文献列表的保留: 在完成项目的研究和分析过程中，保留相关的参考文献是十分重要的。这不仅涉及到学术诚信，也方便他人复现或进一步研究工作。 7. Python代码的编写和测试: 项目中涉及到编写Python代码来调查Iris数据集，这可能包括读取数据、数据清洗、数据探索、统计分析以及可视化展示等。使用NumPy等库协助进行数据的计算，例如求取最大值、最小值和均值等统计数据。 8. 辅助表格和图形的总结: 在数据分析过程中，经常需要利用表格和图形来辅助表达数据的统计信息和分布情况。例如，可以使用箱形图来比较不同种类鸢尾花的花瓣和萼片特征差异。 9. 系统开源标签: "系统开源"标签表明了项目所使用的工具和库都是开源的。这意味着其他人可以自由地访问、使用、修改和分发这些工具和库。在本项目中，可能涉及到使用开源的Python库来进行数据分析和可视化。 10. 项目文件结构概述: 提供的文件名列表为"Project-2018-Programming-and-Scripting-master"，表明项目文件被组织在一个主文件夹中，该文件夹可能包含多个子文件夹和文件，如数据文件、源代码文件、文档、报告等。这样的组织结构便于管理和维护整个项目的各个部分。 总结以上知识点，可以看出该项目是一个结合MATLAB绘图技能和Python编程的实践操作，旨在通过研究Iris数据集来训练和展示数据分析能力。项目的成功完成不仅需要掌握MATLAB和Python的编程技能，还需要有数据分析、统计计算以及科学可视化的知识储备。同时，项目也强调了使用开源工具的重要性，展示了如何利用Anaconda这一平台来加速Python环境的搭建和库的管理。