PearLinux で Python07

今日はiris散布図のプログラムから

前回のプログラムは鮮やかすぎで

ちょっと私の手には待ったので

AI学習で有名なアヤメ(iris)の分類をPython初心者が実装してみる

ここのも結構手こずっていますが。

まずは参考にしたプログラム

<SCIITSAMP.py>

from sklearn.datasets import load_iris

import matplotlib.pyplot as plt

iris = load_iris()

 

x = iris.data

y = iris.target

 

plt.scatter(x[:50, 0], x[:50, 1], color='r', marker='o', label='setosa')

plt.scatter(x[50:100, 0], x[50:100, 1], color='g', marker='+', label='versicolor')

plt.scatter(x[100:, 0], x[100:, 1], color='b', marker='x', label='virginica')

plt.title("Iris Plants Database")

plt.xlabel("sepal length(cm)")

plt.ylabel("sepal width(cm)")

plt.legend()

plt.show()

３行目までは、irisというオブジェクトにデーターをすべて読み込んでます

plt.scatter は散布図のデーターを読み込んでいるところ

　でx[:50,0]　ってなに　スライスというらしく上のページも

　次を参考にしなさいと

【Python】スライスの使いかたの基本

　どうやら、リストのデーターをスライス（切り取る）ことを

　してくれるらしい。

　ｘ［:　これは最初から切り取る０:でも一緒

　で　x[:50,0]が何かというと

　まずiris.data　がどんなリストかというと

　２次元リストになっていて

　　　[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
     [4.9, 3. , 1.4, 0.2],
     [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
     [4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
      ・・・・
     [6.3, 2.5, 5. , 1.9],
     [6.5, 3. , 5.2, 2. ],
     [6.2, 3.4, 5.4, 2.3],
     [5.9, 3. , 5.1, 1.8]]　といった配列で

　x[0,0]が5.1　になります

　ガク片の長さを50個取り出すわけです

　次はx[:50,1]　ですからまずはx[0,1]=3.5の　ガク片の

　幅を50個取り出しています

plt.scatter(x[:50, 0], x[:50, 1], color='r', marker='o', label='setosa')

この関数で相関図を作成します　color='r'　色は赤　marker='o'　形はo

setosaを表していました。

　　　

vesicolorは５０~１００　次は１００から１５０　で同様に

相関図を作成します

ちなみに　plt.legend　は凡例を表示します。

plt.show（）で　相関図表示。