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<br><br> # 1. 安装scipy，numpy，sklearn包 import  numpy from  sklearn.datasets  import  load_iris   # 2. 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data print (data.data)

　　

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# 3.查看data类型，包含哪些数据 data  =  load_iris() print (data.keys())

　　

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# 4.取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据，查看其形状及数据类型 print (data.target_names) print (data.target) type (data.target)

　　

 

1 2	# 5.取出所有花的花萼长度(cm)的数据 print (numpy.array( list ( len [ 0 ]  for  len  in  data[ 'data' ])))

　　

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# 6.取出所有花的花瓣长度(cm)+花瓣宽度(cm)的数据 print (numpy.array( list ( len [ 2 ]  for  len  in  data[ 'data' ])) ) print (numpy.array( list ( len [ 3 ]  for  len  in  data[ 'data' ])))

　　

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# 7.取出某朵花的四个特征及其类别。 print (data.data[ 0 ]) print (data.target_names[ 0 ])

　　

 

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# 8.将所有花的特征和类别分成三组，每组50个 setosa_data  =  [] versicolor_data  =  [] virginica_data  =  []

　　

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# 9.生成新的数组，每个元素包含四个特征+类别   for  i  in  range ( 0 , 150 ):      #生成为setosa类的鸢尾花花数据      if   data.target[i]  = =  0 :          data1  =  data.data[i].tolist()          data1.append( 'setosa' )          setosa_data.append(data1)      #生成为versicolor类的鸢尾花数据       elif  data.target[i]  = =  1 :          data1  =  data.data[i].tolist()          data1.append( 'versicolor' )          versicolor_data.append(data1)      #剩下的为virginica类的鸢尾花数据       else :                                  data1  =  data.data[i].tolist()          data1.append( 'virginica' )          virginica_data.append(data1) #生成新的数组，每个元素包含四个特征+类别 newdata = (setosa_data ,versicolor_data,virginica_data) print (newdata)