Python: Iris データセットを Matplotlib で可視化してみる

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masakiplus Iris は統計の分野では有名なデータセットらしい。データセットにはあやめという花の三品種 (Setosa, Versicolor, Virginica) の特徴量が記録されている。含まれる特徴量は、Sepal (がく片) と Petal (花びら) の長さと幅だ。今回は

2015/10/07 リンク

vanbraam 興味深い;"二つの品種が混ざっちゃう"のはsepal length x petal lengthか.なぜ混ざるのだろう

Python

2015/10/06 リンク

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Python: Iris データセットを Matplotlib で可視化してみる

Iris は統計の分野では有名なデータセットらしい。データセットにはあやめという花の三品種 (Setosa, V... Iris は統計の分野では有名なデータセットらしい。データセットにはあやめという花の三品種 (Setosa, Versicolor, Virginica) の特徴量が記録されている。含まれる特徴量は、Sepal (がく片) と Petal (花びら) の長さと幅だ。今回はこのデータセットを Matplotlib で可視化してみる。まずは Iris データセットを入手するために scikit-learn と本題の Matplotlib をインストールする。 $ pip install scikit-learn matplotlib 今回は 4 つの特徴量から 2 次元のグラフを作る。組み合わせは 6 通りなので 1 つのグラフの中に 6 つのサブグラフを表示するようにした。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import i