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#导包

import numpy as np

# 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data

from sklearn.datasets import load_iris

data = load_iris()

# 查看data类型，包含哪些数据

print("数据类型：",type(data))

print("数据类目：",data.keys())

# 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

iris_feature = data.feature_names,data.data

print("鸢尾花特征：",iris_feature)

print("iris_feature数据类型",type(iris_feature))

iris_target = data.target

print("鸢尾花数据类别：",iris_target)

print("iris_target数据类型：",type(iris_target))

# 取出所有花的花萼长度(cm)的数据

sepal_len = np.array(list(len[0] for len in data.data))

print("花萼长度：",sepal_len)

# 取出所有花的花瓣长度(cm)+花瓣宽度(cm)的数据

pental_len = np.array(list(len[2] for len in data.data))

pental_len.resize(3,50) #重新分配花瓣长度内存

pental_wid = np.array(list(len[3] for len in data.data))

pental_wid.resize(3,50) #重新分配花瓣宽度内存

iris_lens = (pental_len,pental_wid)

print("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[1])

print("类别：",data.target[1])

# 将所有花的特征和类别分成三组，每组50个

#建立3个相应列表存放数据

iris_set = []

iris_ver = []

iris_vir = []

for i in range(0,150):

if data.target[i] == 0:

Data = data.data[i].tolist()

Data.append('setosa')

iris_set.append(Data)

elif data.target[i] ==1:

Data = data.data[i].tolist()

Data.append('versicolor')

iris_ver.append(Data)

else:

Data = data.data[i].tolist()

Data.append('virginica')

iris_vir.append(Data)

# 生成新的数组，每个元素包含四个特征+类别

datas = (iris_set,iris_ver,iris_vir)

print("新的数组：",datas)