<jupyter_start><jupyter_text>读取数据和简单的数据探索<jupyter_code>import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()  # 鸢尾花数据集
iris.keys()
print(iris.DESCR) # 数据集的描述
iris.data[0:5] # 数据集，四列代表特征.取前5行
iris.data.shape # 150行，4列
iris.feature_names # 四列分别代表什么意思，即各个特征的含义
iris.target # y即目标值，即分类结果，一般是最后一列
iris.target.shape # 目标向量是一维的包含150个元素的向量。对应上150行每一行判断后的鸢尾花类型
iris.target_names # iris.target中的0、1、2分别对应下面的三个元素
X = iris.data[:,:2] # 取所有的行和前2列
X.shape
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1]) # 分别取出X中的第1列和第2列的所有元素
plt.show()
y = iris.target
y
X
plt.scatter(X[y==0, 0], X[y==0, 1], color = "red") #  X[y==0, 0] 表示对于X中，对于y==0的行取出其第一列。y是目标列，在最后
plt.scatter(X[y==1, 0], X[y==1, 1], color = "blue") # 颜色千万别写错啊~~
plt.scatter(X[y==2, 0], X[y==2, 1], color = "green")
plt.show()
plt.scatter(X[y==0,0], X[y==0,1], color="red", marker="o")   # 还可以自己定义散点图的形状
plt.scatter(X[y==1,0], X[y==1,1], color="blue", marker="+")
plt.scatter(X[y==2,0], X[y==2,1], color="green", marker="*")
plt.show()
# 换两个维度进行测试
X = iris.data[:, 2:] # 这次取后两列
plt.scatter(X[y==0,0], X[y==0,1], color="red", marker="o")   # 还可以自己定义散点图的形状
plt.scatter(X[y==1,0], X[y==1,1], color="blue", marker="+")
plt.scatter(X[y==2,0], X[y==2,1], color="green", marker="*")
plt.show() # 这次就区分地比较明显了<jupyter_output><empty_output>
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