Iris数据集

Iris数据集包含有四个属性一个标签
四个属性分别是

花萼（Sepall）长度
花萼宽度
花瓣(Petal)长度
花瓣宽度

一个标签，用来说明是哪一种鸢尾花

山鸢尾(Setosa)
变色鸢尾(versicolor)
维吉尼亚鸢尾(virginica)

目标

任意两个不同的属性组合，查看散点图上不同鸢尾花的分布情况

csv文件

第一行文件不是数据集的内容，而是总体的一个统计信息
表示有120个数据样本，4个属性和3种不同的鸢尾花花名

代码

代码1：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import tensorflow as tf 
import pandas as pdplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题# 下载鸢尾花数据集
TRAIN_URL = r'http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv'
train_path = tf.keras.utils.get_file(TRAIN_URL.split('/')[-1],TRAIN_URL)# 加载鸢尾话数据集
names = ['Sepal length','Sepal width','Petal length','Petal width','Species']
# 选择第一行作为列标题，然后再用names作为新的列标题覆盖掉原先的列标题
df_iris = pd.read_csv(train_path,header=0,names=names)
iris_data = df_iris.valuesplt.figure(figsize=(15,15),dpi=60)
for i in range(4):for j in range(4):plt.subplot(4,4,i*4+j+1)if i==0:plt.title(names[j])if j==0:plt.ylabel(names[i])if i == j:plt.text(0.3,0.4,names[i],fontsize = 15)continueplt.scatter(iris_data[:,j],iris_data[:,i],c= iris_data[:,-1],cmap='brg')plt.tight_layout(rect=[0,0,1,0.9])
plt.suptitle('鸢尾花数据集\nBule->Setosa | Red->Versicolor | Green->Virginica', fontsize = 20)
plt.show()

或者代码2：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import tensorflow as tf 
import pandas as pdplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题# 下载鸢尾花数据集
TRAIN_URL = r'http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv'
train_path = tf.keras.utils.get_file(TRAIN_URL.split('/')[-1],TRAIN_URL)# 加载鸢尾话数据集
names = ['Sepal length','Sepal width','Petal length','Petal width','Species']
# 选择第一行作为列标题，然后再用names作为新的列标题覆盖掉原先的列标题
df_iris = pd.read_csv(train_path,header=0,names=names)
iris_data = df_iris.valuesplt.figure(figsize=(15,15),dpi=60)
for i in range(4):for j in range(4):plt.subplot(4,4,i*4+j+1)if i==0:plt.title(names[j])if j==0:plt.ylabel(names[i])if i == j:plt.text(0.3,0.4,names[i],fontsize = 15)continuecolor = 'brg'for index in range(3):plt.scatter(iris_data[:,j][iris_data[:,-1]==index],iris_data[:,i][iris_data[:,-1]==index],color=color[index])plt.tight_layout(rect=[0,0,1,0.9])
plt.suptitle('鸢尾花数据集\nBule->Setosa | Red->Versicolor | Green->Virginica', fontsize = 20)
plt.show()