ai studio 鸢尾花数据

### 如何在 AI Studio 中使用 Seaborn 进行数据可视化 要在 AI Studio 中使用 Seaborn 库进行数据可视化，首先需要了解 Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的高级数据可视化库[^1]。它提供了更现代、更具吸引力的默认样式，并专注于探索性数据分析和统计可视化。 #### 安装依赖项 AI Studio 默认集成了许多常用的 Python 数据科学包，包括 Pandas 和 Matplotlib。如果尚未安装 Seaborn，则可以通过运行以下命令来安装： ```bash pip install seaborn ``` 此操作会自动下载并安装最新版本的 Seaborn 及其必要的依赖项。 #### 解决中文显示问题 当使用 Matplotlib 或 Seaborn 绘制图表时，可能会遇到中文字符无法正常显示的问题[^5]。一种解决方案是在本地环境中配置字体文件 (TTF)，但在 AI Studio 上可以直接通过设置 `matplotlib` 的全局参数来解决该问题。以下是具体实现方式： ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams import seaborn as sns # 设置中文字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使用黑体字 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号 # 测试绘图 sns.set(style="whitegrid") # 设置 Seaborn 风格 data = {'A': [10, 20], 'B': [30, 40]} df = pd.DataFrame(data) ax = sns.barplot(x='A', y='B', data=df) ax.set_title('测试标题') # 添加中文标题 plt.show() ``` 上述代码片段设置了全局字体为 SimHei（即黑体），从而解决了中文乱码问题。同时禁用了 Unicode 负号的支持以防止异常情况发生。 #### 常见的数据可视化类型 Seaborn 支持多种类型的图形绘制，例如散点图、折线图、柱状图以及热力图等。下面列举几个常用例子供参考： ##### 散点图 用于观察两个变量之间的关系。 ```python tips = sns.load_dataset("tips") sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="time", style="smoker", data=tips) plt.title("总账单 vs 小费金额") plt.show() ``` ##### 条形图 适合比较分类数据的数量差异。 ```python flights = sns.load_dataset("flights").pivot("month", "year", "passengers") sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu") plt.title("航班乘客数量热度表") plt.show() ``` ##### 热度图 适用于展示矩阵形式的数据分布特征。 ```python iris = sns.load_dataset("iris") sns.pairplot(iris, hue="species", palette="husl") plt.title("鸢尾花数据配对图") plt.show() ``` 以上案例均利用内置数据集完成演示目的；实际应用时需替换为自己准备好的 CSV 文件或其他格式资料源加载至 DataFrame 对象之中再作进一步处理。 #### 总结 统计可视化不仅是简单的数据表示技术，也是挖掘潜在模式的有效途径[^4]。熟练运用像 Seaborn 这样的工具可以帮助分析师更快捷高效地理解复杂多维的信息集合。

### AIstudio平台上作业示例和指导 #### 使用AIstudio平台完成机器学习项目 在AIstudio这样的在线编程环境中，学生可以利用丰富的计算资源来加速模型训练过程。对于初学者来说，一个典型的入门级任务可能是基于Iris鸢尾花数据集实现K近邻分类器[^1]。 ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd # 加载数据集 data = load_iris() df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df, data.target, test_size=0.2, random_state=42) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(X_train, y_train) print(f'Accuracy on training set: {knn.score(X_train, y_train)}') print(f'Accuracy on testing set: {knn.score(X_test, y_test)}') ``` 此代码片段展示了如何加载经典的数据集、分割成训练集与测试集以及建立简单却有效的监督学习模型。这不仅有助于理解基础算法的工作方式，而且能够熟悉Python科学计算库的使用方法。 #### 利用AIstudio进行自然语言处理练习 针对更高级别的课程设计，则可能涉及到复杂的NLP任务，比如情感分析。借助于Transformers架构的强大功能，在第四阶段的学习过程中，学员们将学会在全球范围内评估大型预训练模型的表现，并尝试对其进行微调以适应特定的应用场景[^2]。 ```python from transformers import pipeline classifier = pipeline('sentiment-analysis') result = classifier("We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.") for res in result: print(res) ``` 上述脚本说明了怎样快速上手Hugging Face提供的`transformers`库来进行文本情绪识别的任务。通过调整超参数或者更换不同的预训练权重文件，还可以进一步探索优化空间。