使用 Seaborn 和 Matplotlib 为 IRIS 数据集绘制图表

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Iris 数据集是使用 Python 库 matplotlib 和 seaborn 进行数据分析和可视化的广泛认可的基准。本文提供了有关如何使用两个强大的 Python 库 Seaborn 和 Matplotlib 为 Iris 数据集绘制图表的全面指南。利用 Seaborn 的内置 Iris 数据集，我们探索了加载数据、执行数据预处理和进行有见地的数据分析的分步过程。

借助 Seaborn 的 pairplot 函数，我们创建了视觉上吸引人的散点图，展示了不同特征与不同种类的鸢尾花之间的关系。通过学习本教程，读者将获得有效可视化和解释 Iris 数据集的实用知识。

如何使用 Seaborn 和 Matplotlib 为 IRIS 数据集绘制图形?

以下是使用 Seaborn 和 Matplotlib 为 IRIS 数据集绘制图形的步骤 -

算法

我们首先导入必要的库:seaborn、matplotlib.pyplot 和 pandas。这些库通常用于 Python 中的数据分析和可视化。
我们使用 Seaborn 的 load_dataset 函数加载 Iris 数据集并将其分配给变量 iris。Iris 数据集是一种流行的数据集，其中包含三种不同种类的鸢尾花(setosa、versicolor 和 virginica)的四个特征的测量值。
接下来，我们进行数据预处理。在此示例中，我们将特征和目标变量分开。X = iris.drop('species', axis=1) 行通过从 iris DataFrame 中删除"species"列来创建一个新的 DataFrame X。axis=1 参数指定我们要删除一列。y = iris['species'] 行将"species"列分配给变量 y，该变量表示我们要预测的目标变量。
数据预处理后，您可以根据分析要求执行任何必要的数据处理步骤。这可能包括处理缺失值、缩放特征或分析所需的任何其他转换。此部分在示例代码中留空，您可以根据需要插入数据处理步骤。
然后我们执行数据分析。在此示例中，我们使用 X DataFrame 上的 describe() 方法计算特征的汇总统计数据。我们将结果存储在变量 summary_stats 中。
我们使用 print() 函数将摘要统计信息打印到控制台。这将显示 Iris 数据集中每个特征的摘要统计信息，包括计数、平均值、标准差、最小值、四分位数和最大值。
最后，我们使用 Seaborn 和 Matplotlib 绘制图形。我们使用 sns.set(style="ticks") 将 Seaborn 样式设置为"ticks"。此步骤是可选的，仅影响图的整体外观。Seaborn 中的 pairplot() 函数用于创建散点图矩阵，其中每对特征都相互绘制。iris DataFrame 作为数据参数传递给 pairplot()。hue="species" 参数确保散点图中的点根据 Iris 的种类着色。这样，我们就可以直观地看到不同特征对之间的关系，并观察它们与不同鸢尾花品种之间的关系。
最后，我们使用 Matplotlib 中的 plt.show() 来显示图表。这将打开一个窗口，或在运行程序的 Jupyter Notebook 或 IDE 中显示图表。

通过运行下面的程序，我们将执行数据预处理和任何必要的数据处理步骤，计算汇总统计数据，然后为鸢尾花数据集生成带有散点图的图表。汇总统计数据将打印到控制台，图表将显示三种鸢尾花品种的不同特征对之间的关系。

示例

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 从 Seaborn 加载鸢尾花数据集
iris = sns.load_dataset('iris')

# 数据预处理
# 分离特征和目标变量
X = iris.drop('species', axis=1)
y = iris['species']

# 数据处理
# 在此处执行任何必要的数据处理步骤

# 数据分析
# 计算汇总统计数据
summary_stats = X.describe()
print("Summary Statistics:")
print(summary_stats)

# 使用 Seaborn 和 Matplotlib 绘制图表
sns.set(style="ticks")
sns.pairplot(iris, hue="species")
plt.show()

输出

Summary Statistics:
       sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width
count    150.000000   150.000000    150.000000   150.000000
mean       5.843333     3.057333      3.758000     1.199333
std        0.828066     0.435866      1.765298     0.762238
min        4.300000     2.000000      1.000000     0.100000
25%        5.100000     2.800000      1.600000     0.300000
50%        5.800000     3.000000      4.350000     1.300000
75%        6.400000     3.300000      5.100000     1.800000
max        7.900000     4.400000      6.900000     2.500000