机器学习— 获取数据，绘制图表

获取数据

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用requests，请求网络数据，然后写入csv文件。

import requests
#从远程获取数据
url = "http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv"
response = requests.get(url)
#写入文件
local_file = open("iris.csv","w")
local_file.write(response.text)
local_file.close()

从文件中读取数据

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from numpy import genfromtxt,zeros
#特征集
data = genfromtxt("iris.csv",delimiter=",",usecols=(0,1,2,3))
#分类标签
labels = genfromtxt("iris.csv",delimiter=",",usecols=(4),dtype=str)

数据为csv格式，以“,”分隔，分别为花萼的长宽，花瓣的长宽。
这里为了便于分析，学习，就叫特征0，1，2，3，最后一列为分类标签，数据格式如下：

数据样式

查看样本数据的维度，标签的种类

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#查看矩阵大小，标签种类
print(data.shape)
print(labels.shape)
print(set(la