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Python实现数据解析和可视化

发布时间:2017年07月21日 评论数：抢沙发 阅读数：326

数据的读取

file = "H:/py/iris.data.csv"
import pandas as pd
df = pd.read_csv(file, header = None) #header = None是说明第一行是数据而非数据说明
df.head(10)

数据的解析和可视化

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = df.loc[0:100, 4].values
#print(y)
y = np.where(y == 'Iris-setosa',-1,1) #将字符串转为1或-1
#print(y)
"""
 可以把X中的前50条数据抽出来当成一些散列点画出来
 第0列当x轴坐标，第1列当y轴坐标
"""
X = df.iloc[0:100, [0, 2]].values
#print(X)
plt.scatter(X[:50, 0], X[:50, 1], color = 'red', marker = 'o', label = 'setosa')
plt.scatter(X[50:100, 0],X[50:100, 1], color = 'blue', marker = 'x', label = 'versicolor')
plt.xlabel("花瓣长度")
plt.ylabel("花径长度")
plt.legend(loc = 'upper left')
plt.show()