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Python鸢尾花数据集及其使用指南

鸢尾花数据集（Iris Dataset）是机器学习和数据科学领域中一个经典的数据集，广泛用于教学和实验。这一数据集由著名的统计学家和生物学家Ronald A. Fisher在1936年引入，主要用于展示分类算法的能力。本文将介绍鸢尾花数据集的来源、特征及如何在Python中使用它，配合相应的代码示例。

鸢尾花数据集介绍

鸢尾花数据集包含150个样本以及4个特征，具体内容如下：

特征：
- 花萼长度（sepal length）
- 花萼宽度（sepal width）
- 花瓣长度（petal length）
- 花瓣宽度（petal width）
类别：
- 山鸢尾（Iris-setosa）
- 杂色鸢尾（Iris-versicolor）
- 维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）

数据集的特点是每个类别各含有50个样本，且每个特征值均为实数。

如何加载鸢尾花数据集

在Python中，鸢尾花数据集可以通过sklearn库轻松加载。首先，你需要安装numpy和pandas等库，如果未安装，可以通过以下命令进行：

pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn

然后，使用以下代码加载数据集并进行初步分析。

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
iris_data = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
iris_data['species'] = iris.target

# 将目标数字映射为对应的物种名称
iris_data['species'] = iris_data['species'].map(dict(enumerate(iris.target_names)))

# 输出数据集的前5行
print(iris_data.head())

这个代码片段加载了鸢尾花数据集，并将其转换为Pandas DataFrame格式，方便进行数据分析与可视化。

数据可视化

数据可视化是一种理解数据分布和关系的有效手段。在这里，我们将绘制鸢尾花数据集中不同物种的花萼宽度与花萼长度的散点图，并生成一个饼状图来表示各种物种在整个数据集中的比例。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制花萼宽度与花萼长度的散点图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(data=iris_data, x='sepal length (cm)', y='sepal width (cm)', hue='species', palette='viridis')
plt.title('Scatter Plot of Iris Species')
plt.xlabel('Sepal Length (cm)')
plt.ylabel('Sepal Width (cm)')
plt.legend(title='Species')
plt.show()

# 生成饼状图
species_count = iris_data['species'].value_counts()

pie_chart = '''
pie
    title 类型分布
    "Iris-setosa": %d
    "Iris-versicolor": %d
    "Iris-virginica": %d
''' % (species_count['setosa'], species_count['versicolor'], species_count['virginica'])

print(pie_chart)

绘制饼状图

使用上述的代码生成的饼状图可以帮助我们更直观地看出各物种在数据集中所占的比例。

数据分析

通过数据的可视化，我们可以初步判断各类鸢尾花的分布特征，例如，不同物种的花瓣长度与花瓣宽度之间的关系，以及它们在整体数据中的相对比例。我们可以看到，Iris-setosa在花瓣长度和宽度上有明显的差异，这使得其容易与其他两种物种分开；而Iris-versicolor和Iris-virginica则更为相似。