文章目录集合集合的创建集合的特性集合的常用操作增加删除查看练习-对集合的排序frozenset 不可变的集合字典字典的创建字典的特性字典的常用方法查看增加和修改删除遍历字典 （for）defaultdict默认字典（给字典设置默认值）内置数据类型总结 集合集合是一个无序 的、不重复元素序列集合的创建使用 { } 或者 set() 函数来创建集合注意：创建一个空集合必须使用 set（）函数{ }
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2024-04-13 22:05:15
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一、简介如果你用过C或者C++，你该知道你的许多工作集中在实现数据结构上面。你需要管理内存分配，部署内存结构等等。这些东西比较乏味，通常会让你无法集中在真正想实现的目标上面。而在Python中，许多这种乏味的工作都去去除了。Python提供了强大的对象类型作为Python语言的一部分，解决问题时，你不需要手工写代码来实现这些结构了。而且你也不需要亲自实现自己的数据类型。因为内置对象类型有很多好处。
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2024-08-19 18:58:47
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前言大家好，关于数据挖掘或者机器学习的理论我想大家应该都已经了解很多，而数据挖掘的工具例如Pandas、NumPy、Sklearn等在历史文章都有所介绍，因此今天我们将开始第二个案例实战也是使用非常多的IRIS数据集：根据花瓣和花萼的长宽预测鸢尾花的种类。加载数据首先我们打开Jupyter Notebook导入相关库 import pandas as pd
import numpy as n
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2023-11-15 15:47:07
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# 学习使用 Python 处理 Iris 数据集
Iris 数据集是机器学习领域中一个经典的数据集，常用于分类问题的学习与实践。对于刚入行的小白来说，学习如何使用 Python 处理 Iris 数据集是一个很好的练习。本文将为您提供一个完整的步骤指南，帮助您快速上手。
## 整体流程
在开始之前，我们先理清整个过程，以下是处理 Iris 数据集的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。导入因此，首先我们进行一些导入。from __future__ import print_functionimport os
import subprocess
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import Decis
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2024-01-06 18:49:22
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机器学习模型训练一、iris数据集简介二、基本数据操作和模型训练 一、iris数据集简介iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson`s Iris data set。iris包含150个样本，对应数据集的每行数据。每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息，所以iris数据集是一个150行5列的二维表。通俗地说，iris数据集是用来给花做分类的数据集，每个样本包含
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2024-08-16 13:11:40
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在数据科学和机器学习领域中，Iris 数据集是一个广泛使用的数据集，它包含关于三种不同鸢尾花（Setosa、Versicolor 和 Virginica）的特征信息。由于其简洁性和直观性，Iris 数据集成为了许多入门教程的标准示例。本文将详细介绍如何在 Python 中下载 Iris 数据集，并针对这个过程中的每个环节进行深入解析，以保证后续的数据分析和模型训练工作不会出错。
### 背景定位
首先，这个Python数据可视化实战是在Iris数据集上完成的。所使用的是Python 3环境下的jupyter notebook。实战中我们需要用到的库包括：pandas , matplotlib , seaborn.%matplotlib notebook #在jupyter notebook使用交互式绘图# 首先，我们导入pandas, 一个可用于数据
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2024-06-30 12:58:35
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《用Python玩转数据》scikit-learn机器学习经典入门项目scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的著名的Python机器学习包，里面包含了大量经典机器学习的数据集和算法实现，请基于经典的鸢尾花数据集iris实现简单的分类和聚类功能。#通过如下语句可以获得iris数据集（通过dir(datasets)查看数据集，例如可用datasets.load_di
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2024-08-08 10:25:20
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本博客运行环境为Jupyter Notebook、Python3。使用的数据集是鸢尾花数据集（Iris）。主要叙述的是数据可视化。 IRIS数据集以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，有4维，分为3 类，每类50个数据，每个数据包含4个属性，是在数据挖掘、数据分类中常用的测试集、训练集。读取数据包括sklearn库引入和读取.csv文件保存的数据集。 显示数据包括显示具体数据、查看
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2023-11-06 16:55:16
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在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。导入因此，首先我们进行一些导入。from __future__ import print_functionimport osimport subprocessimport pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.tree import DecisionT
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2024-01-03 15:56:19
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Fisher数据可视化去掉Species特征中的’Iris-'字符Seaborn可视化palette调色板sns初始化，set()设置主题、调色板relplothue联合分布 jointplotdisplotboxplotviolinplotpairplotFisher数据可视化import pandas as pd
df_Iris = pd.read_csv('Iris1.csv')
df_Ir
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2023-09-01 06:35:47
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如果你从事大数据工作，用Python的Pandas库时会发现很多惊喜。Pandas在数据科学和分析领域扮演越来越重要的角色，尤其是对于从Excel和VBA转向Python的用户。所以，对于数据科学家，数据分析师，数据工程师，Pandas是什么呢？Pandas文档里的对它的介绍是：“快速、灵活、和易于理解的数据结构，以此让处理关系型数据和带有标签的数据时更简单直观。”快速、灵活、简单和直观，这些都是
Dataset之IRIS：鸢尾花(Iris)数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略目录莺尾花(Iris)数据集的简介1、莺尾花(Iris)数据集可视化莺尾花(Iris)数据集的下载莺尾花(Iris)数据集的使用方法莺尾花(Iris)数据集的简介 Iris数据集，也称鸢尾花数据集，是一类多重变量分析的数据集，于1988年公开，用于分类任务。数据集包含150个数
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2023-10-29 08:10:43
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Python from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载数据集，是一个字典类似Java中的map
lris_df = datasets.load_iris()
# 挑选出前两个维度作为x轴和y轴，你也可以选
# 使用Python实现Iris数据集的可视化
## 引言
Iris数据集是机器学习领域中一个经典的示例数据集，包含150个样本，代表三种不同类的鸢尾花，分别是Setosa、Versicolor和Virginica。数据集中包含四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。我们可以使用Python中的一些数据分析和可视化库来处理和展示这些数据。
在这篇文章中，我将引导你逐步通过以下流程来
函数名：train_test_split
所在包：sklearn.model_selection
功能：划分数据的训练集与测试集
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2023-05-24 09:37:31
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引言聚类分析是一种常用的无监督学习技术，旨在将数据集中的样本分成具有相似特征的组。K均值聚类是其中一种常见的方法，它通过将数据点划分为K个簇，并使每个数据点与其所属簇的中心点距离最小化来实现聚类。本文将介绍如何使用R语言执行K均值聚类，并以鸢尾花（Iris）数据集为例进行说明。数据集介绍鸢尾花数据集是一个经典的多变量数据集，由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集。该数据集包含了150个样本，
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2024-07-29 22:55:36
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0.鸢尾花数据集 鸢尾花数据集作为入门经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一
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2023-12-02 22:20:03
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logistic回归，鸢尾花数据集预测，数据可视化，StandardScaler，LogisticRegression()，pcolormesh
0.鸢尾花数据集 鸢尾花数据集作为入门经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分
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2023-07-15 16:57:05
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