アイリスサンプルデータセットsklearnで
インポートPLTとしてmatplotlib.pyplot から scipyのダウンロードインポート疎 インポートのNPとしてnumpyの インポートmatplotlibのMTのように インポートPDとしてパンダ から IPython.displayのインポート表示 から sklearn.datasetsはインポートload_irisの インポートSKとしてsklearnを から sklearn.model_selectionのインポート train_test_split アイリス = load_iris（） ＃プリント（アイリス） X_train、X_test、y_train、y_test = train_test_split（アイリス[ ' データ' ]、アイリス[ 'ターゲット' ]、random_state = 0） iris_dataframe = pd.DataFrame（X_train、列= iris.feature_names） GRR = pd.plotting.scatter_matrix（iris_dataframe、C = y_train、figsize =（15,15）、マーカー= ' O '、 hist_kwds = { ' ビン'：20}、S = 60、アルファ= 0.8 ） plt.show（）
