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工业app开发平台南京seo优化公司

wzjs 2025/7/18 20:52:33

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从安装到运行手把手教学，保证不迷路～

🌈 零基础友好版教程

📦 第一步：安装必备工具包

别慌！这里有两种安装方式，选你顺手的

方式1：用代码自动安装（推荐新手）
直接在你的Python代码最前面加这几行，运行时会自动安装：

# 把这坨代码贴在文件最前面！
import sys
import subprocess# 需要装的包列表
packages = ['numpy', 'pandas', 'matplotlib', 'scikit-learn']# 自动安装 missing 的包
for package in packages:try:__import__(package)except ImportError:subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", package])

方式2：手动安装（知道在哪写命令的用）

按 Win键+R 输入 cmd 回车（Windows）
Mac在启动台搜「终端」
复制下面命令粘贴进去回车：

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

🎨 第二步：完整代码（带逐行解析）

新建文件 iris_demo.py ，完整代码+注释 如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
# 自动安装包（如果没装的话）
import sys
import subprocess
packages = ['numpy', 'pandas', 'matplotlib', 'scikit-learn']
for package in packages:try:__import__(package)except ImportError:subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", package])# ---------- 正式代码开始 ----------
# 1. 导入工具库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score# 2. 加载数据（系统自带的鸢尾花数据集）
iris = load_iris()
# 把数据转成表格形式，方便查看
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
data['类别'] = iris.target  # 添加类别列（0/1/2代表三种花）# 3. 快速看一眼数据
print("=== 数据预览 ===")
print(data.head())  # 显示前5行
print("\n=== 类别分布 ===")
print(data['类别'].value_counts())  # 查看每种花有多少样本# 4. 画个图观察特征（散点图）
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(data['sepal length (cm)'], data['sepal width (cm)'], c=data['类别'],  # 用不同颜色表示类别cmap='viridis')  # 颜色方案
plt.xlabel('花萼长度 (cm)')
plt.ylabel('花萼宽度 (cm)')
plt.title('鸢尾花分类分布')
plt.colorbar(label='类别')  # 显示颜色对应类别
plt.savefig('iris_plot.png')  # 保存图片（防止弹窗不显示）
print("\n图表已保存为 iris_plot.png，去文件夹看看吧！")# 5. 数据预处理
X = data.iloc[:, :4].values  # 前四列是特征（花萼花瓣的尺寸）
y = data['类别'].values       # 最后一列是标签# 数据标准化（重要！让不同特征的数值范围一致）
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)# 6. 拆分训练集和测试集（80%训练，20%测试）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42  # 随机种子，保证每次拆分结果一致
)# 7. 创建模型（使用支持向量机分类器）
model = SVC(kernel='linear')  # 线性核函数，适合小数据
model.fit(X_train, y_train)  # 喂数据训练模型# 8. 预测并评估
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"\n=== 模型准确率 ===\n{accuracy:.2%}")# 9. 模拟预测新数据
new_flower = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]  # 新花的四个特征
new_flower = scaler.transform(new_flower)  # 必须同样标准化！
pred = model.predict(new_flower)# 翻译数字标签为花名
flower_names = ['山鸢尾', '变色鸢尾', '维吉尼亚鸢尾']
print(f"\n=== 预测结果 ===\n这朵花是：{flower_names[pred[0]]}")