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在执行上一题的程序段后，要访问鸢尾花数据集中所有行的鸢尾花品种（第5列），执行_______语句可以实现。
选项：

A:print(iris[:, 5]);
B:print(iris[:, 4]);
C:print(iris[0:5]);
D:print(iris[:4])

发布时间：2024-05-20 16:20:46

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1.已知iris（鸢尾花）数据集中第5列为鸢尾花品种，执行（）语句可以访问该列。选项： A:print(iris[:,5]); B:print(iris[:,4]); C:print(iris[0:5]); D:print(iris[0:4])
2.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。选项： A:iris[6, 4]; B:iris[:5, :3]; C:iris[0:6, 0:4]; D:iris[0:5, 3]
3.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。选项：A．iris[6, 4]B．iris[:5, :3]C．iris[0:6, 0:4]D．iris[0:5, 3]
4.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]
5.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
6.中国大学MOOC: 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。
7.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,_______))
8.中国大学MOOC: 下面的一段python程序是对iris数据集进行训练集合测试集的拆分，已知该数据集中样本的个数为150个，特征为4个。则下面的程序执行完毕后，print语句的输出结果应该为：from sklearn import cross_validation from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2 )print ("X_train.shape:", X_train.shape, "y_train.shape:", y_train.shape)
9. 以下哪个语句可以实现加载scikit-learn模块的iris数据集：选项： A: iris = datasets.read_iris() B: iris = datasets.load_iris() C: iris = datasets.iris() D: iris = datasets.load.iris()
10.以下哪个语句可以实现加载scikit-learn模块的iris数据集：@ sklearn加载iris数据集方法为load_iris 选项： A: iris = datasets.read_iris() B: iris = datasets.load_iris() C: iris = datasets.iris() D: iris = datasets.load.iris()
11.下面的一段python程序是对iris数据集进行训练集和测试集的拆分，已知该数据集中样本的个数为150个，特征为4个。则下面的程序执行完毕后，print语句的输出结果应改为： from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2) print("X_train.shape: ", X_train.shape, "y_train.shape: ", y_train.shape) 选项： A、X_train.shape: (150,4) y_train.shape: (150,) B、X_train.shape: (105,4) y_train.shape: (105,) C、X_train.shape: (45,4) y_train.shape: (45,) D、X_train.shape: (120,4) y_train.shape: (120,)
12.阅读以下读取iris鸢尾花数据集中的花萼长度数据集，并对其进行统计分析的代码，进行代码填空。 import numpy as np iris_sepal_length = np.____(1)_____(" iris_sepal_length.csv", delimiter=",") #读取数据集 np. ____(2)______(iris_sepal_length) # 对花萼长度进行去重处理 np. ___(3)___(iris_sepal_length) #求花萼长度表的均值 np. ___(4)____(iris_sepal_length) #求花萼长度表的最大值 np.__(5)___(iris_sepal_length) # 求花萼长度的标准差
13.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（）。
14.习题4-3，请写出下述代码的执行结果 lst=[23,56,8,900,24] print(lst.index(8)) print(lst.count(8)) print(len(lst)) print(max(lst)) print(sum(lst)) print(min(lst)) 执行结果第1行：执行结果第2行：执行结果第3行：执行结果第4行：执行结果第5行：执行结果第6行：
15.以下代码段中，获取鸢尾花花瓣长度和宽度，正确的表达是______。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, :]
16.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, :]
17.根据J48分类器训练鸢尾花数据集(iris.arff)所生产的决策树,当sepallength=2.4;sepalwidth=4.0;petallength=5.3;petalwidth=1.8时,分类的结果是( )。A.Iris-setosaB.Iris-versicolorC.Iris-virginicaD.无法分类
18.根据J48分类器训练鸢尾花数据集(iris.arff)所生产的决策树,当sepallength=2.4;sepalwidth=4.0;petallength=5.3;petalwidth=1.8时,分类的结果是( )。A．Iris-setosaB．Iris-versicolorC．Iris-virginicaD．无法分类
19.根据J48分类器训练鸢尾花数据集(iris.arff)所生产的决策树,当sepallength=2.4;sepalwidth=4.0;petallength=5.3;petalwidth=1.8时,分类的结果是()。选项： A、Iris-setosa B、Iris-versicolor C、Iris-virginica D、无法分类
20.#iris是一个关于鸢尾花的统计信息的列表。【?】 #查看列表iris的前六行【?】 #查看列表iris的列名称【?】 #对Sepal.Length列，查看元素的个数【?】 #对Sepal.Length列，求均值
21.查看iris数据集的目标名使用的语句是iris.（）。
22.如下 Python 程序段 For i in range（1，4）： For j in range（0，3）： Print （"Python"）语句 print （"Python"）的执行次数是（）。选项： A:3 B:4 C:6 D:9

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在执行上一题的程序段后，要访问鸢尾花数据集中所有行的鸢尾花品种（第5列），执行_______语句可以实现。选项： A:print(iris[:, 5]); B:print(iris[:, 4]); C:print(iris[0:5]); D:print(iris[:4])

在执行上一题的程序段后，要访问鸢尾花数据集中所有行的鸢尾花品种（第5列），执行_______语句可以实现。
选项：

A:print(iris[:, 5]);
B:print(iris[:, 4]);
C:print(iris[0:5]);
D:print(iris[:4])