r语言 Iris鸢尾花数据的散点图
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R 语言中的鸢尾花数据集和散点图
鸢尾花数据集是一个非常经典的数据集，在机器学习和数据可视化领域被广泛应用。本文将使用 R 语言来探索鸢尾花数据集，并使用散点图展示其特征。我们将使用 R 语言的 ggplot2 包来绘制散点图，并使用 dplyr 包来对数据进行处理和筛选。
1. 数据集介绍
鸢尾花数据集包含了三种不同品种的鸢尾花（Setosa、Versicolor 和 Virginica）的特征测量值。具体包含了四个特征：花萼长度（Sepal.Length）、花萼宽度（Sepal.Width）、花瓣长度（Petal.Length）和花瓣宽度（Petal.Width）。每个特征都以厘米为单位进行了测量。
鸢尾花数据集是 R 语言内置的数据集之一，我们可以直接通过 iris 命令加载数据集。
data(iris) 1.
加载数据后，我们可以使用 head() 函数查看数据集的前几行。
head(iris) 1.
数据集的输出如下所示：
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa …数据集中的最后一列为鸢尾花的品种，分别为 ‘setosa’、‘versicolor’ 和 ‘virginica’。
2. 散点图绘制
接下来我们将使用 ggplot2 包来绘制散点图。首先，我们需要加载 ggplot2 包。
library(ggplot2) 1.
然后我们使用 ggplot() 函数创建一个空白的绘图对象，并使用 geom_point() 函数添加散点图图层。我们将花萼的长度（Sepal.Length）作为 x 轴，花瓣的长度（Petal.Length）作为 y 轴，并使用不同的颜色表示鸢尾花的品种。
ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species)) + geom_point() 1.
运行上述代码，我们将得到一个包含鸢尾花散点图的图像。
从散点图中，我们可以观察到不同品种的鸢尾花在花萼长度和花瓣长度上的分布情况。例如，Setosa 品种的花萼和花瓣都相对较小，而 Versicolor 和 Virginica 品种的花萼和花瓣都相对较大。
3. 数据处理与筛选
在使用散点图展示数据之前，我们可能需要对数据进行一些处理和筛选。R 语言提供了 dplyr 包来进行数据处理和筛选。我们可以使用 filter() 函数来对数据进行筛选。
例如，我们可以筛选出花萼长度大于 5.5 厘米的鸢尾花。
library(dplyr) filtered_iris <- filter(iris, Sepal.Length > 5.5) 1.2.3.
运行上述代码后，我们将得到一个新的数据集 filtered_iris，其中只包含花萼长度大于 5.5 厘米的鸢尾花数据。
我们可以使用 ggplot() 函数和 geom_point() 函数来绘制筛选后的散点图。
ggplot(filtered_iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species)) + geom_point() 1.
通过筛选和绘制散点图，我们可以更加清晰地观
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