鸢尾花数据iris.csv中提取出数据生成（150,4）的ndarray数组，统计四个特征的均值，请完成代码： import numpy as np iris = np.loadtxt('work/iris.csv',skiprows=1,delimiter=',',usecols=(0,1,2,3)) #花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度均值 print(np.mean(iris,_______))
发布时间：2024-03-28 10:50:13
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 搜题小帮手 官方老师解答 )
答案：
以下文字与答案无关
提示：有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题，这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏，所以恳请 广大网友理解。
相关试题
- 1.导入numpy库补充完成下列任务： #导入numpy库为np 1、读取iris数据集中的花萼长度数据（保存文件为iris_sepal_length.csv） iris_sepal_length=np.loadtxt('./iris_sepal_length.csv',delimiter=",") 2、计算机花萼长度表的总和： 3、计算花萼长度表的标准差： 4、计算花萼长度表的最小值： 5、计算花萼长度表的最大值：
- 2.鸢尾花花萼长度数据集存放在iris_sepal_length.csv中，使用numpy读取此文件并对数据进行排序、去除重复值，再计算花萼长度表的累计和、标准差、最大值、最小值。
- 3.以下代码段中，获取鸢尾花花瓣长度和宽度，正确的表达______。import tensorflow as tfimport numpy as npimpor pandas as pdTRAIN_URL = "http://download.tensorflow.org/data/iris_trainning.csv"train_path = tf.keras.utils.get_file(TRAIN_URL.split('/')[-1], TRAIN_URL)df_iris_train = pd.read_csv(train_path, header=0)iris_train = np.array(df_iris_train)选项： A:x_train = iris_train[:, 2:4]; B:x_train = iris_train[:, 3:4]; C:x_train = iris_train[2:4, :]; D:x_train = iris_train[3:4, :]
- 4.【?】 #列出在基本程序包（base）中所有可利用的数据集 【?】 (iris, file ="iris.txt") #将数据集iris存储为.txt文件 【?】(iris, file ="iris.csv") #将数据集iris存储为.csv文件 mydata<-【?】("iris.txt",head=TRUE) #读取iris.txt到对象mydata中
- 5.有如下代码，其中可以输出数组长度的是( )import numpy as nparr1 = np.array([1, 2, 3]) # 一维数组选项： A:print(np.size(arr1)); B:print(np.count(arr1)); C:print(arr1.count); D:print(arr1.size)
- 6.以下哪个是numpy中统计矩阵横轴的平均值（） 选项： A:np.mean(arr,axis=1) B:np.mean(arr,axis=0) C:np.avg(arr,axis=1) D:np.avg(arr,axis=0)
- 7.典型的花器官具有四轮基本结构，从外到内依次为（ ）。选项： A:花萼、花瓣、雄蕊和雌蕊 ; B:花瓣、花萼、雄蕊和雌蕊; C:花萼、雄蕊、花瓣和雌蕊 ; D:花萼、花瓣、雌蕊和雄蕊
- 8.已知iris表示鸢尾花数据集，print(iris.target)输出的是什么？ 选项： A:输出数据所属的真实标签 B:输出数据的纬度 C:输出数据标签的名字
- 9.iris数据集为R的内置数据集之一，输出该数据集中“萼片宽度”变量的语句中，以下正确的有 选项： A: iris$Sepal.Length B: iris"Petal.Width"] C: iris,"Sepal.Width"] D:iris,2]
- 10.在numpy中，哪个函数可以用来计算数组的平均值？ 选项： A:np.mean() B:np.median() C:np.var() D:np.std()
- 11.拟南芥野生型花器官由外而内分别是花萼、花瓣、雄蕊和雌蕊。根据ABC模型，当B组基因发生突变时，突变体花器官由外而内分别表现为______。 选项： A、雌蕊、雄蕊、雄蕊、雌蕊 B、花萼、花萼、雌蕊、雌蕊 C、花萼、花萼、花瓣、花瓣 D、花萼、花萼、雄蕊、雄蕊
- 12.541.已知iris表示鸢尾花数据集，print(iris.target)输出的是什么？ 选项： A:输出数据所属的真实标签 B:输出数据的纬度 C:输出数据标签的名字
- 13.numpy中一维数组的索引类似Python列表，对于下面代码，想取出数组中值为5的元素，请补全代码。import numpy as nparr = np.arange(10)arr输出结果为：array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])取出的值为5，请补全下述代码：arr[____]
- 14.读取鸢尾花数据集iris前6行中的前4列数组元素，执行下列_______语句可以实现。A.iris[6, 4]B.iris[:5, :3]C.iris[0:6, 0:4]D.iris[0:5, 3]
- 15. 花器发育的 4 轮模式:花萼、花瓣、雄蕊、雌蕊,由 ABC 等类基因控制,其中 C 类基因控制( )的发育。 选项： A、 花萼和花瓣 B、 花瓣和雄蕊 C、 雄蕊和雌蕊 D、 花萼和雌蕊
- 16.541.已知iris表示鸢尾花数据集，print(iris.target)输出的是什么？ 选项： A:A.输出数据所属的真实标签 B:B.输出数据的纬度 C:C.输出数据标签的名字
- 17.查看如下代码并填空。 import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2) classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3). 【1】 (X_train, y_train) y_pred = classifier. 【2】 (X_test) print(accuracy_score(y_test,y_pred))
- 18.下面这段代码是有关机器学习中数据集处理的，描述代码完成的工作，或 对代码进行注释。 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris( ) X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ( ) 导入数据集 划分为测试和训练数据集 测试数据集占 20%
- 19.Weka中加载鸢尾花数据集（iris.arff），iris数据包含三个类别值，运行SMO分类器（）。
- 20.(填空题)以下是导入Iris数据集进行分类的代码，请根据代码提示，导入对应模型后进行对应的拟合，并预测对应分类：# 导入所需的库From sklearn import datasetsFrom sklearn.model_selection import train_test_splitFrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionFrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载Iris数据集Iris = datasets.load_iris()X = iris.dataY = iris.target# 将数据集划分为训练集和测试集，采用7:3的比例划分X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=______, random_state=42)# 创建Logistic Regression模型Model = ___________# 在训练数据上拟合模型_______________# 进行预测Y_pred =___________# 模型评估，预测准确率Accuracy = accuracy_score(_________)Print("准确率：", accuracy)
