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numpy统计分布显示

时间:2018-11-08 00:13:04      阅读:217      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:技术分享   dom   分布   平均值   分布图   imp   最大值   random   []   

print("5.取出所有花的花萼长度(cm)的数据------------------------------------------------")
#鸢尾花花萼长度的数据
sepal_length=np.array(list(len[0] for len in data[‘data‘]))             #一共有150种
print(sepal_length)

print("6.取出所有花的花瓣长度(cm)+花瓣宽度(cm)的数据-----------------------------------")
print("a.鸢尾花花瓣长度的数据")
petal_length=np.array(list(len[2] for len in data[‘data‘]))
print(petal_length)
print("b.鸢尾花花瓣宽度的数据")
petal_width=np.array(list(len[3] for len in data[‘data‘]))
print(petal_width)

print("7.取出某朵花的四个特征及其类别-------------------------------------------------")
print("定义三个列表来存放不同类型花朵的类别")
print(data.data[0]);
print("取出某朵花的类别")
print(data.target_names[0])

print("8.将所有花的特征和类别分成三组,每组50个-----------------------------------------")
#定义三个列表来存放不同类型花朵的类别
setosa_data = []
versicolor_data = []
virginica_data = []
for i in range(0,150):
    #生成为setosa类的鸢尾花花数据
    if  data.target[i] == 0:
        data1 = data.data[i].tolist()
        data1.append(‘setosa‘)
        setosa_data.append(data1)
    #生成为versicolor类的鸢尾花数据
    elif data.target[i] == 1:
        data1 = data.data[i].tolist()
        data1.append(‘versicolor‘)
        versicolor_data.append(data1)
    #剩下的为virginica类的鸢尾花数据
    else:
        data1 = data.data[i].tolist()
        data1.append(‘virginica‘)
        virginica_data.append(data1)

print("9.生成新的数组,每个元素包含四个特征+类别------------------------------------")
newdata=(setosa_data ,versicolor_data,virginica_data)
print(newdata)

print("10.计算鸢尾花花瓣长度的最大值,平均值,中值,均方差--------------------------")
# 显示鸢尾花花瓣长度的正态分布图
import matplotlib.pyplot as plt
mu = np.mean(pental_len)
sigma = np.std(pental_len)
num = 10000
rand_data=np.random.normal(mu,sigma,num)
count,bins,ignored=plt.hist(rand_data,30,normed=True)
plt.plot(bins,1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))*np.exp(-(bins-mu)**2/(2*sigma**2)),linewidth=2,color="r")
plt.show()

# 显示鸢尾花花瓣长度曲线图
plt.plot(np.linspace(1,160,num=150),pental_len,‘g‘)
plt.show()

# 显示鸢尾花花瓣长度散点图
plt.scatter(np.linspace(1,160,num=150),pental_len,alpha=1,marker=‘x‘)
plt.show()
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