Я очень большой фанат ботаники, и мне правда было очень интерсно узнать больше про цветок Ирис. В частности, еще из-за того, что у меня вся семья очень любит выращивать их.

Здесь я сделала диаграммы разных видов, данных было не так много, но получилось по моему мнению очень красиво!

Начало кода

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.datasets import load_iris

Загрузка данных

iris = load_iris () df = pd.DataFrame (data=iris.data, columns=iris.feature_names) df['species'] = iris.target df['species'] = df['species'].map ({0: 'setosa', 1: 'versicolor', 2: 'virginica'})

Подсчет количества экземпляров каждого вида

species_counts = df['species'].value_counts ()

Круговая диаграмма

plt.figure (figsize=(8, 5)) plt.pie (species_counts, labels=species_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['#FFB6C1', '#98FB98', '#EE82EE']) plt.title ('Количество экземпляров каждого вида ириса') plt.axis ('equal') # Чтобы круговая диаграмма была кругом plt.show ()

Определение популярных видов для домашнего выращивания home_grown_species = ['setosa', 'versicolor']

Подсчет количества экземпляров для популярных видов counts = df[df['species'].isin (home_grown_species)]['species'].value_counts ()

Диаграмма с областями plt.figure (figsize=(8, 5)) plt.fill_between (counts.index, counts.values, color='#FFB6C1', alpha=0.4) plt.plot (counts.index, counts.values, color='#EE82EE', alpha=0.6, linewidth=2)

plt.title ('Популярные виды ириса для домашнего выращивания') plt.xlabel ('Вид ириса') plt.ylabel ('Количество') plt.xticks (rotation=45) plt.grid (axis='y') plt.show ()

bouquet_species = ['versicolor', 'virginica'] plt.figure (figsize=(8, 5)) sns.countplot (data=df[df['species'].isin (bouquet_species)], x='species', palette=['#FFB6C1', '#98FB98']) plt.title ('Виды ириса, используемые для букетов') plt.xlabel ('Вид ириса') plt.ylabel ('Количество') plt.show ()

plt.figure (figsize=(10, 6)) sns.barplot (data=df, x='species', y='petal length (cm)', palette=['#FFB6C1', '#98FB98', '#EE82EE'], ci=None) plt.title ('Сравнение длины лепестков ирисов') plt.xlabel ('Вид ириса') plt.ylabel ('Длина лепестка (см)') plt.grid (axis='y') plt.show ()

plt.figure (figsize=(10, 6)) sns.barplot (data=df, x='species', y='petal width (cm)', palette=['#FFB6C1', '#98FB98', '#EE82EE'], ci=None) plt.title ('Сравнение ширины лепестков ирисов') plt.xlabel ('Вид ириса') plt.ylabel ('Ширина лепестка (см)') plt.grid (axis='y') plt.show ()

С написанием кодом мне помогала нейросетка DuckDuckGo: https://duckduckgo.com/?q=DuckDuckGo+AI+Chat&ia=chat&duckai=1

А также прикрепляю ссылки на блокнот с кодомом и датасетом: https://www.kaggle.com/code/abdmental01/iris-flower-eda-ml-beginner#Eda-(Exploraitary-Data-Analysis) https://colab.research.google.com/drive/1Ab_zXOkUZYUcpVM7q4H0PP6O9f8RyTWt