Python 操作题 读取鸢尾花数据集使用循环和子图绘制各个特征之间的散点图,绘制各个特征的箱线图,查看是否存在异常值。

   日期:2020-05-31     浏览:1238    评论:0    
核心提示:数据集资源下载链接(未上传,稍后审核通过就可以了)之前一直给徒弟写答案作为参考,有好多人都关注了我,估计是为了拿作业答案。最近有粉丝私信要答案了,徒弟没给我题目,自己把题做了。可以可以!这次的作业就拿徒弟的答案来发吧~来拿答案的你可关注一波我的徒弟 潇囧囧_的博客,平常你们上课的一些知识他都会总结的,你们可关注他去看他的文章!答案源码:(1).读取鸢尾花数据集使用循环和子图绘制各个特征之间的散点图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as p.python

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之前一直给徒弟写答案作为参考,有好多人都关注了我,估计是为了拿作业答案。最近有粉丝私信要答案了,徒弟没给我题目,自己把题做了。可以可以!

这次的作业就拿徒弟的答案来发吧~

来拿答案的你可关注一波我的徒弟 潇囧囧_的博客,平常你们上课的一些知识他都会总结的,你们可关注他去看他的文章!

答案源码:

(1).读取鸢尾花数据集使用循环和子图绘制各个特征之间的散点图

import numpy as  np
import matplotlib.pyplot as plt

iris = np.load('D:\Downloads\iris.npz', allow_pickle=True)['data'][:, :-1]
name = np.load('D:\Downloads\iris.npz', allow_pickle=True)['features_name']

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
p = plt.figure(figsize=(16, 16))
plt.title('iris散点图矩阵')
for i in range(4):
    for j in range(4):
        p.add_subplot(4, 4, (i * 4) + (j + 1))
        plt.scatter(iris[:, i], iris[:, j])
        plt.xlabel(name[i])
        plt.ylabel(name[j])
plt.show()

(2).绘制各个特征的箱线图,查看是否存在异常值。

# 箱线图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
data = np.random.normal(size=100, loc=0, scale=1)
plt.boxplot(data, sym='o', whis=0.05)
print(data)
plt.show()

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