TensorFlow2.0学习笔记1.4：鸢尾花数据集读入

鸢尾花的分类是如何使用神经网络的方法实现

首先要有数据
Iris提供了150组数据,每组包括花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽4个输入特征。同时给出了，这一组输入特征对应的鸢尾花类别，包括0狗尾草鸢尾、1杂草鸢尾、2弗吉尼亚鸢尾三类

安装scikit-learn和pandas两个包

pip install scikit-learn

pip install pandas

代码如下：

from sklearn import datasets
from pandas import DataFrame
import pandas as pd

x_data = datasets.load_iris().data  # .data返回iris数据集所有输入特征
y_data = datasets.load_iris().target  # .target返回iris数据集所有标签
print("x_data from datasets: \n", x_data)
print("y_data from datasets: \n", y_data)

x_data = DataFrame(x_data, columns=['花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度']) # 为表格增加行索引（左侧）和列标签（上方）
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)  # 设置列名对齐
print("x_data add index: \n", x_data)

x_data['类别'] = y_data  # 新加一列，列标签为‘类别’，数据为y_data
print("x_data add a column: \n", x_data)

#类型维度不确定时，建议用print函数打印出来确认效果

数据显示：