Iris Data set visulization

最新推荐文章于 2023-05-10 20:36:38 发布

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最新推荐文章于 2023-05-10 20:36:38 发布 · 799 阅读

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#Python #Iris #Data Visulization #seaborn #pandas

本文通过Python的seaborn和pandas库，详细展示了鸢尾花数据集的可视化过程，包括特征间的关系分析、线箱图、小提琴图、散点图、核密度估计图、Andrews Curves和雷达图。通过对花瓣和花萼长度、宽度的分析，揭示了花瓣的长宽存在极强相关，而花萼的长宽则极弱相关或无相关。此外，文章还介绍了如何通过相关系数矩阵进一步理解特征间的关联性。

因为平时经常要对数据什么的进行可视化，但又一直没有时间整理出一套完整的体系，所以不如柿子捡软的捏用最经典的数据集做一份Demo做参考。

About Iris

Iris数据集由Fisher在一九三六年整理，包含四个特征

Sepal.Length（花萼长度）
Sepal.Width（花萼宽度）
Petal.Length（花瓣长度）
Petal.Width（花瓣宽度）

特征值都为正浮点数，单位为厘米。
目标值为鸢尾花的分类，包含三类

Iris Setosa（山鸢尾）
Iris Versicolour（杂色鸢尾）
Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）

sepal_length	sepal_width	petal_length	petal_width	species
5.1	3.5	1.4	0.2	I. setosa
4.9	3.0	1.4	0.2	I. setosa
4.7	3.2	1.3	0.2	I. setosa
4.6	3.1	1.5	0.2	I. setosa
5.0	3.6	1.4	0.2	I. setosa
6.1	2.8	4.7	1.2	I. versicolor
6.4	2.9	4.3	1.3	I. versicolor
6.6	3.0	4.4	1.4	I. versicolor
6.8	2.8	4.8	1.4