文件名称：pands-project2021:编程和脚本模块GMIT 2021项目
文件大小：975KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-23 15:49:18
Python
编程和脚本模块GMIT 2021的项目（窗格项目2021） 作者：康纳·麦卡弗里（Conor McCaffrey） 鸢尾花[来源= Shahin Rostam博士，2020年。第1部分-数据集分析。 [在线的]。 [2021年3月17日]。 可从以下获得： : ] 介绍 这个README文件既可以作为Fisher的Iris数据集的介绍，也可以作为Python在研究数据集中的适用性的证据。 我还打算将此README文件用作资源，说明我在描述数据时使用某些属性，方法和功能的过程。 这里的主要目标是能够证明我在整个模块中所获得的知识，并利用这些知识来识别Iris数据集中的信息。 我的自述文件结构如下： 1. Overview of the Iris Dataset (background, application to Python) 2. Investigation of the F
【文件预览】：
pands-project2021-main
----uploadDataSet.py(832B)
----correlationPlot.png(35KB)
----scatPlotPLPW.png(29KB)
----variableSummary.py(2KB)
----scatterPlots.py(2KB)
----petalWidthHist.png(16KB)
----scatterPlot_3D.py(514B)
----scatPlotSLPW.png(31KB)
----overviewHist.png(27KB)
----analysis.py(11KB)
----petalLengthHist.png(14KB)
----correlationSpecies.png(214KB)
----sepalLengthHist.png(15KB)
----variablesPlot3D.png(189KB)
----waffleChart.png(9KB)
----outlierTest.py(2KB)
----overviewScat.py(2KB)
----scatPlotSWSL.png(34KB)
----waffle.py(548B)
----boxplots.png(107KB)
----correlation.py(517B)
----overviewScat.png(258KB)
----histograms.py(2KB)
----.gitignore(2KB)
----overviewHist.py(234B)
----scatPlotPLSW.png(35KB)
----scatPlotSLPL.png(31KB)
----scatPlot_SWPW.png(32KB)
----README.md(44KB)
----speciesCorrelation.py(1KB)
----sepalWidthHist.png(14KB)
----variablesSummary.txt(4KB)
----iris.data(4KB)
----.vscode()
--------settings.json(70B)