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开发环境

pip install numpy
pip install pylab
pip install matplotlib
pip install scipy
pip install sklearn
pip install pyparsing
pip install six

数据导入和可视化

前4列包含着特征值，最后一列代表着样本类型。CSV文件很容易被numpy类库的genfromtxt方法解析：

import urllib2
url = 'http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv'
u = urllib2.urlopen(url)
localFile = open('iris.csv'', 'w')
localFile.write(u.read())
localFile.close()from numpy import genfromtxt, zeros
data = genfromtxt('iris.csv',delimiter=',',usecols=(0,1,2,3))
target = genfromtxt('iris.csv',delimiter=',',usecols=(4),dtype=str)print data.shape
print target.shape

建一个二维散点图

from pylab import plot, show
plot(data[target=='setosa',0],data[target=='setosa',2],'bo')
plot(data[target=='versicolor',0],data[target=='versicolor',2],'ro')
plot(data[target=='virginica',0],data[target=='virginica',2],'go')
show()

分特性绘制直方图

from pylab import figure, subplot, hist, xlim, show
xmin = min(data[:,0])
xmax = max(data[:,0])
figure()hist(data[target=='setosa',0],color='b',alpha=.7)
xlim(xmin,xmax)hist(data[target=='versicolor',0],color='r',alpha=.7)
xlim(xmin,xmax)hist(data[target=='virginica',0],color='g',alpha=.7)
xlim(xmin,xmax)hist(data[:,0],color='y',alpha=.7)
xlim(xmin,xmax)
show()

转载于:https://my.oschina.net/readerror/blog/1576364

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