a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] print(a) import numpy as np m=np.arange(24) print(m) #n=m.reshape(3,8) #print(n) #m.shape=(2,3,1,4) #print(m) #m.resize(3,8) #print(m) #m.ravel() #print(m) #n.flatten() #print(n) #a=np.random.random(10)#随机产生10个浮点数 #print(a) #a=np.random.randint(1,100,[5,5])#1到100以内的5行5个的随机整数 #print(a) #a=np.random.rand(2,3)#产生两行3列的均匀分布的随机数组 #print(a) #a=np.random.randn(3,3) 产生3行3列的正态分布随机数组 #print(a) b=np.max(a)#最大值 print(b) b=np.min(a)#最小值 print(b) b=np.mean(a)#求均值 print(b) b=np.std(a)#求标准差 print(b) b=np.median(a)#返回数组的中位数 # print(b) #安装scipy，numpy，sklearn包 import numpy as np import scipy import sklearn from sklearn.datasets import load_iris#从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data data = load_iris() print('数据类型:',type(data))#查看data类型，包含哪些数据 print('数据内容:',data.keys()) iris_feature = data['feature_names'],data['data']#取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据，查看其形状及数据类型 print('鸢尾花数据：',iris_feature) iris_target = data.target,data.target_names print('鸢尾花形状类别：',iris_target) sepal_length = numpy.array(list(len[0] for len in data['data']))#取出所有花的花萼长度(cm)的数据 print('所有花萼长度：',sepal_length) petal_length = numpy.array(list(len[2] for len in data['data']))#取出所有花的花瓣长度(cm)+花瓣宽度(cm)的数据 petal_length.resize(5,30) petal_width = numpy.array(list(len[3] for len in data['data'])) petal_width.resize(5,30) iris_lens = (petal_length,petal_width) print('所有花瓣长宽：',iris_lens) #取出某朵花的四个特征及其类别 print('特征:',data['data'][0]) print('类别:',data['target'][0]) #将所有花的特征和类别分成三组，每组50个,建立每种花的相应列表，存放数据 iris_setosa = [] iris_versicolor = [] iris_virginica = [] # 用for循环分类,根据观察可知当target为0时对应setosa类型，1为versicolor，2为virginica for i in range(0,150): if data['target'][i] == 0: # 类别为0的即为setosa，生成一条0为setosa类的鸢尾花花数据 data1 = data['data'][i].tolist() data1.append('setosa') iris_setosa.append(data1) elif data['target'][i] == 1: # 类别为1的即为versicolor，生成一条1为versicolor类的鸢尾花数据 data1 = data['data'][i].tolist() data1.append('versicolor') iris_versicolor.append(data1) else: #剩下类别为2的归为virginica data1 = data['data'][i].tolist() data1.append('virginica') iris_virginica.append(data1) #生成新的数组，每个元素包含四个特征+类别 datas = (iris_setosa,iris_versicolor,iris_virginica) print('新数组分类结果：',datas)