sklearn—总结

from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as pch
import pandas as pd
import lxml

ir=datasets.load_iris()                                          # 加载iris数据集


x=ir.data[:,0]                                                          # 萼片长数据
y=ir.data[:,1]                                                          # 萼片宽数据
species=ir.target                                                       # 分类

x_min,x_max=x.min()-0.5,x.max()+0.5
y_min,y_max=y.min()-0.5,y.max()+0.5

# 绘制散点图x轴为萼片长，y轴为萼片宽，颜色代表分类
plt.figure()
plt.title("Iris Dataset - Classification By Sepal Sizes",size=10)
plt.scatter(x,y,c=species)                                                       # 绘制散点图，指定分类依据序列
plt.xlabel("Sepal length")                                                       # x轴标签
plt.ylabel("Sepal width")                                                        # y轴标签
plt.xlim(x_min,x_max)                                                         # x轴范围
plt.ylim(y_min,y_max)                                                         # y轴范围
plt.xticks(())                                                                     # x轴不显示刻度
plt.yticks((),loc=2)                                                               # y轴不显示刻度 

plt.show()