簡單認識Scikit-learn

Scikit-learn是一個專門用于機器學習的Python庫。它基于NumPy，SciPy和matplotlib構建，是一個簡單有效的數據挖掘和數據分析工具。

官網：http://scikit-learn.org

安裝Scikit-learn:

pip install -U scikit-learn 或 python -m pip install -U scikit-learn

官方開源地址：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

文檔：http://scikit-learn.org/stable/documentation.html

User Guide：http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html

#引入numpy和matplotlib繪圖庫 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris() #加載鳶尾花數據集print(iris.keys()) #查看屬性 # print(iris.DESCR) #打印文檔 # print(iris.data) #查看數據4列（特征） print(iris.data.shape) #查看矩陣形狀 （150行4列） print(iris.feature_names) #特征 sepal花萼 petal花瓣 # print(iris.target) #種類 target/label print(iris.target.shape) print(iris.target_names)

x = iris.data[:,:2] #取前兩列 # print(x.shape) #(150,2) #第0列作為x軸 第1列作為y軸 plt.scatter(x[:,0],x[:,1]) # plt.savefig("D:/files/PythonFiles/img/5.png",dpi=300) plt.show()

y = iris.target # print(y==0)

#選取特定行x軸：取出每行target==0的索引第0列 y軸：取出每行target==0的第1列 標記種類顏色 plt.scatter(x[y==0,0],x[y==0,1],color="red") plt.scatter(x[y==1,0],x[y==1,1],color="blue") plt.scatter(x[y==2,0],x[y==2,1],color="green") plt.savefig("D:/files/PythonFiles/img/7.png", dpi=300) plt.show()

#取后兩列 x = iris.data[:,2:] plt.scatter(x[y==0,0],x[y==0,1],color="red") plt.scatter(x[y==1,0],x[y==1,1],color="blue") plt.scatter(x[y==2,0],x[y==2,1],color="green") plt.show()

跟著大佬梳理的流程走下來的，在這里注明一下出處：

https://github.com/Exrick/Machine-Learning
注：大佬的更直觀詳細

總結

以上是生活随笔為你收集整理的简单接触一下scikit-learn的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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