pythonでirisのデータセットを使う
pythonでもirisのデータセットを使える
mecobalamin.hatenablog.com
こちらのサイトで紹介されている
Sklearnを使ってみる1 - ぴろの狂人日記
iris以外のデータセットも使える
scikit-learnのサンプルデータセットの一覧と使い方 | note.nkmk.me
今回はirisのデータセットの内容を確認し
統計処理を行ってグラフを作成する
まずデータセットを確認してみた
irisのデータセットはscikit-learnに含まれている
そこでscikit-learnのdatasetsをインポートする
from sklearn import datasets
irisのデータセットを読み込む
iris = datasets.load_iris()
データセットの型はsklearn.utils.Bunchで
辞書の書式でデータが記録されている
print(type(iris)) print(iris.keys()) print(iris.values())
結果がこちら
<class 'sklearn.utils.Bunch'>
dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])
dict_values([array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
[4.9, 3. , 1.4, 0.2],
~~~省略~~~
'petal length (cm)', 'petal width (cm)'],
'D:\\Python\\Python37-32\\lib\\site-packages\\sklearn\\datasets\\data\\iris.csv'])データセットについての説明もある
print(iris.DESCR)
データの統計値もある
============== ==== ==== ======= ===== ====================
Min Max Mean SD Class Correlation
============== ==== ==== ======= ===== ====================
sepal length: 4.3 7.9 5.84 0.83 0.7826
sepal width: 2.0 4.4 3.05 0.43 -0.4194
petal length: 1.0 6.9 3.76 1.76 0.9490 (high!)
petal width: 0.1 2.5 1.20 0.76 0.9565 (high!)
============== ==== ==== ======= ===== ====================
irisのデータセットをpandasのデータフレームに変換する
その時dataのカラム名をfeature_namesを当てる
またtargetをirisの種名に変えてdataのカラムに追加する
df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names) df['target'] = iris.target_names[iris.target] print(df.head())
出力結果はこんな感じ
(見辛いのではてな記法で表組みした)
| sepal length (cm) | sepal width (cm) | petal length (cm) | petal width (cm) | target | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | setosa |
| 1 | 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | setosa |
| 2 | 4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | setosa |
~~~以下略~~~
統計値を確認
print(df.mean())
当然だけどiris.DESCRで表示される結果と同じになる
繰り上がりがちょっと変な気がする
sepal length (cm) 5.843333 sepal width (cm) 3.057333 petal length (cm) 3.758000 petal width (cm) 1.199333 dtype: float64
統計値をまとめて出すこともできる
print({}.format(df.describe().T))
比較しやすいように行と列を入れ替えてある
count mean std min 25% 50% 75% max sepal length (cm) 150.0 5.843333 0.828066 4.3 5.1 5.80 6.4 7.9 sepal width (cm) 150.0 3.057333 0.435866 2.0 2.8 3.00 3.3 4.4 petal length (cm) 150.0 3.758000 1.765298 1.0 1.6 4.35 5.1 6.9 petal width (cm) 150.0 1.199333 0.762238 0.1 0.3 1.30 1.8 2.5
pandasのgoupbyで種ごとの統計値を計算する
df_grouped = df.groupby(['target']) print(df_grouped.mean())
sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm) target setosa 5.006 3.428 1.462 0.246 versicolor 5.936 2.770 4.260 1.326 virginica 6.588 2.974 5.552 2.026
結果を棒グラフとヒートマップにして
画像として保存する
current_dpi = mpl.rcParams['figure.dpi'] print(current_dpi) path = os.getcwd() path = os.chdir(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) path = os.getcwd() plt.figure() df_grouped.mean().T.plot(kind = 'bar', yerr = df_grouped.std().T, rot = 0) plt.savefig(path + '\\' + 'bar_graph_mean.png', dpi = current_dpi * 1.5) plt.close() plt.figure() plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(df_grouped.mean().T, square = True, cmap = 'plasma') plt.savefig(path + '\\' + 'heatmap_mean.png', dpi = current_dpi * 1.5) plt.close()
グラフは以下の通り
ヒートマップのカラーマップは以下のサイトを参考にした
https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html#grayscale-conversion
実際のコードはこんな感じ
import os from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd from sklearn import datasets import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns pd.set_option('display.max_columns', 10) iris = datasets.load_iris() print(type(iris)) print(iris.keys()) print(iris.DESCR) df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names) df['target'] = iris.target_names[iris.target] print(df.head()) print(df.columns) df_grouped = df.groupby(['target']) df_mean = df_grouped.mean() print(df_mean) current_dpi = mpl.rcParams['figure.dpi'] print(current_dpi) path = os.getcwd() path = os.chdir(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) path = os.getcwd() plt.figure() df_grouped.mean().T.plot(kind = 'bar', yerr = df_grouped.std().T, rot = 0) plt.savefig(path + '\\' + 'bar_graph_mean.png', dpi = current_dpi * 1.5) plt.close() plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(df_grouped.mean().T, square = True, cmap = 'plasma') plt.savefig(path + '\\' + 'heatmap_mean.png', dpi = current_dpi * 1.5) plt.close()
