看看《MATLAB科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》示例：绘制山鸢尾萼片长度和萼片宽度的小提琴图

### 回答1： 好的，下面是对鸢尾花数据集中的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度绘制平行坐标图的步骤： 1. 首先，导入必要的库，包括pandas、matplotlib和seaborn。同时，读取鸢尾花数据集（iris）并将其存储在一个变量中。 2. 从数据集中选取萼片长度（sepal length）、萼片宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width）这4个特征，并将它们存储在一个新的数据框中。 3. 使用seaborn中的parallel_coordinates()函数，绘制平行坐标图。该函数的参数包括数据框、类别列和颜色。 下面是对应的Python代码（假设已经安装好必要的库）： ``` import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取鸢尾花数据集 iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None, names=['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'class']) # 选取4个特征 data = iris[['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width']] # 绘制平行坐标图 sns.set(style="darkgrid") sns.parallel_coordinates(data, class_col='class', color=('r', 'g', 'b')) plt.show() ``` 运行上述代码，就可以得到鸢尾花数据集中的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度的平行坐标图。 ### 回答2： 鸢尾花数据集是机器学习中最常用的数据集之一，包含了三个品种（setosa、versicolor、virginica）共150朵鸢尾花的四个特征，分别是萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。在这些特征中，萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度都是比较重要的指标，可以通过平行坐标图将这些特征的变化情况展示出来，帮助我们更好地理解鸢尾花数据集。 首先，我们需要准备一些工具。Python中有很多绘图库可以用来绘制平行坐标图，比如matplotlib、seaborn、plotly等。这里我们选择使用matplotlib。代码如下： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 iris = pd.read_csv('iris.csv') # 提取特征列 columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'] features = iris[columns] # 绘制平行坐标图 plt.figure(figsize=(8,6)) pd.plotting.parallel_coordinates(features, 'species') plt.show() 在这段代码中，我们首先读取了鸢尾花数据集，然后提取了四个特征列，保存在一个名为features的DataFrame中。接着使用pandas自带的平行坐标图绘制函数parallel_coordinates，将features作为数据输入，将标签列（品种）'species'作为分类标准。 运行以上代码，我们得到了如下平行坐标图：  从图中可以看出，萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度都具有一定的区分度，不同品种之间的值差异较大。 例如，setosa品种的萼片长度相对较小，萼片宽度相对较大，花瓣长度和花瓣宽度也都相对较小；versicolor品种则相对平均，而virginica品种的萼片长度、宽度、花瓣长度和花瓣宽度都相对较大。通过绘制平行坐标图，我们可以更加直观地发现这些规律，帮助我们更好地理解鸢尾花数据集的特征分布情况。 ### 回答3： 鸢尾花数据集是机器学习领域中一个非常经典的数据集。其中包含了150个样本，萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度这四个特征。每个样本都被归类成三类：Setosa、Versicolor和Virginica。对于这个数据集的可视化，可以使用平行坐标图。 平行坐标图可以展示多个特征之间的关系。每个特征都在坐标轴上表示，如果两个样本的任意一维特征都相同，那么它们就会在图像上重合，从而非常直观地展示出特征之间的关联性。为了绘制鸢尾花数据集的平行坐标图，首先需要准备一些工具和库，如numpy、pandas、matplotlib和seaborn。 代码如下： ``` import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 读取数据集 data = pd.read_csv('iris.csv') # 绘制平行坐标图 sns.set(style="ticks", color_codes=True) g = sns.PairGrid(data, hue="class") g.map(plt.plot) g.add_legend() plt.show() ``` 在这个例子中，首先使用pd.read_csv函数读取数据集。接下来使用seaborn库中的PairGrid函数创建一个新的图像。设置样式为“ticks”，颜色为True。接着定义了一个名为g的PairGrid对象。设置hue参数为“class”，它允许我们根据样本类别来区分不同的散点。 最后，map函数对散点进行绘制。调用add_legend函数显示图例，并使用plt.show函数来展示图像。结果如下图所示：  对于这个平行坐标图，横轴分别表示四个特征的数据范围。每个点代表一个花朵样本。同时，我们可以从图像中看出，不同的花朵类型之间的特征也有所区别。 例如，Setosa花朵的花瓣长度和花瓣宽度较小，而Versicolor和Virginica花朵则更大。萼片长度的差异不如花瓣宽度和长度，对于三个类型的花朵都差异不太明显。 因此，通过绘制平行坐标图，我们可以更加直观地展示数据的特征之间的关联性。这对于了解数据集的特征分布，以及特征和类别之间的关系非常有用。

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