计算鸢尾花花瓣长度的最大值,平均值,中值,均方差。
import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris data=load_iris() print(type(data)) print(data.keys(),data.feature_names) iris=data.data print(iris) petal_length=iris[:,2] print(petal_length) print("鸢尾花花瓣长度的最大值",np.max(petal_length)) print("鸢尾花花瓣长度的平均值",np.mean(petal_length)) print("鸢尾花花瓣长度的中值",np.median(petal_length)) print("鸢尾花花瓣长度的均方差",np.std(petal_length))
用np.random.normal()产生一个正态分布的随机数组,并显示出来。
import numpy as np mu = 10 #期望为10 sigma = 30 #标准差为30 num = 100 #个数为100 rand_data = np.random.normal(mu, sigma, num) print(rand_data)
np.random.randn()产生一个正态分布的随机数组,并显示出来。
import numpy as np a=np.random.randn(4,4) #4行4列的正态分布随机数组 print(a)
显示鸢尾花花瓣长度的正态分布图,曲线图,散点图。
#显示鸢尾花花瓣长度的正态分布图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu = np.mean(petal_length) #花瓣长度的期望值 sigma = np.std(petal_length) #花瓣长度的标准差 num = 1000 #花瓣个数 rand_data = np.random.normal(mu, sigma, num) print(rand_data.shape,type(rand_data)) 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的正态曲线图 plt.plot(np.linspace(0,150,num=150),petal_length,‘r‘) plt.show()
#显示鸢尾花花瓣长度的散点图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(np.linspace(0,150,num=150),petal_length,alpha=0.5,marker=‘x‘,color=‘b‘) plt.show()
原文:https://www.cnblogs.com/a-zhuanger/p/9815283.html