『Sklearn』框架自带数据集接口

自带数据集类型如下：

# 自带小型数据集
# sklearn.datasets.load_<name>
# 在线下载数据集
# sklearn.datasets.fetch_<name>
# 计算机生成数据集
# sklearn.datasets.make_<name>
# svmlight/libsvm格式数据集
# sklearn.datasets.load_svmlight_file(path)
# mldata.org在线下载网站数据集
# sklearn.datasets.fetch_mldata(path)

以鸢尾花数据为例，介绍一下自带数据集的使用。

基本使用：

import sklearn
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 载入数据集
iris = sklearn.datasets.load_iris()  # 鸢尾花数据
# 打印数据集中的类型
print(iris.keys())
# dict_keys(['target', 'data', 'feature_names', 'DESCR', 'target_names'])
# target：标签
# data  ：数据
# feature_names ：特征名称，list，按照data中排序生成
# target_names   : 标签名称，list，按照target中排序生成
 
print(iris.target.shape)
print(iris.data.shape)
print(iris.feature_names)
print(iris.target_names)
# (150,)
# (150, 4)
# ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']
# ['setosa' 'versicolor' 'virginica']

使用一个特征绘制柱状图：

x_index = 3
colors = ['blue', 'red', 'green']
 
for label, color in zip(range(len(iris.target_names)), colors):
    plt.hist(iris.data[iris.target==label, x_index],
             label = iris.target_names[label], color=color)
plt.xlabel(iris.feature_names[x_index])
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

使用两个特征绘制散点图：

x_index = 0
y_index = 1
colors = ['blue', 'red', 'green']
 
for label, color in zip(range(len(iris.target_names)), colors):
    plt.scatter(iris.data[iris.target == label, x_index],
                iris.data[iris.target == label, y_index],
                label=iris.target_names[label],   # 图例内容
                color=color)
plt.xlabel(iris.feature_names[x_index])
plt.ylabel(iris.feature_names[y_index])
plt.legend(loc='upper right')                    # 显示图例
plt.show()

其他自带小型数据集（load的）均同理，以后遇到教程使用时不用再慌了。