matplotlib笔记四：绘制鸢尾花数据散点图

周虽旧邦其命维新

于 2022-10-21 14:22:24 发布

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分类专栏： python重点工具文章标签： matplotlib python 机器学习

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这段代码展示了如何利用matplotlib库对鸢尾花数据集进行可视化，通过不同颜色的散点区分鸢尾花的三个类别。首先加载鸢尾花数据，然后选取数据的前两个特征，用红色、蓝色和黄色分别表示不同类别的鸢尾花。最后展示散点图，清晰地展现了数据的分布情况。

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使用matplotlib绘制鸢尾花数据散点图：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
# print(iris, type(iris))
print(iris.keys())
# print(iris.DESCR)
# print(iris.data)
# print(type(iris.data))
# print(iris.data.shape)
# print(iris.feature_names)
# print(iris.target)
# print(iris.target.shape)
print(iris.target_names)
x = iris.data[:, :2]
# print(x.shape)
# plt.scatter(x[:,0], x[:,1])
# print(x, type(x), x.shape)
y = iris.target
# print(y.shape, y==0)
# print(x[y==0], type(x[y==0]))
plt.scatter(x[y==0,0], x[y==0,1], color='red')
plt.scatter(x[y==1,0], x[y==1,1], color='blue')
plt.scatter(x[y==2,0], x[y==2,1], color='yellow')
# x是一个150行2列的二维数组，y==0得到每一行target是否等于0的包含150个元素的布尔类型数组
# x[y==0,0]通过numpy矩阵索引的方式取出target为0的所有行的第0列

# x = iris.data
# plt.scatter(x[y==0,2], x[y==0,3], color='red')
# plt.scatter(x[y==1,2], x[y==1,3], color='blue')
# plt.scatter(x[y==2,2], x[y==2,3], color='yellow')

plt.show()