sklearn提供的自带的数据集

sklearn 的数据集有好多个种

• 自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_<name>
• 可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_<name>
• 计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datasets.make_<name>
• svmlight/libsvm格式的数据集:sklearn.datasets.load_svmlight_file(...)
• 从买了data.org在线下载获取的数据集:sklearn.datasets.fetch_mldata(...)

①自带的数据集

其中的自带的小的数据集为：sklearn.datasets.load_<name>

这些数据集都可以在官网上查到，以鸢尾花为例，可以在官网上找到demo，http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html

from sklearn.datasets import load_iris
#加载数据集
iris=load_iris()
iris.keys()　　#dict_keys(['target', 'DESCR', 'data', 'target_names', 'feature_names'])
#数据的条数和维数
n_samples,n_features=iris.data.shape
print("Number of sample:",n_samples)  #Number of sample: 150
print("Number of feature",n_features)　　#Number of feature 4
#第一个样例
print(iris.data[0])　　　　　　#[ 5.1  3.5  1.4  0.2]
print(iris.data.shape)　　　　#(150, 4)
print(iris.target.shape)　　#(150,)
print(iris.target)
"""

　　[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
　　0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
　　1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
　　2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
　　2 2]

"""
import numpy as