options(warn=-1)
options(digits=16)
import warnings
warnings.simplefilter('ignore')

1 はじめに

本記事では、以下のことを行った。

  • python、R、Juliaの3言語によるirisの可視化
    • そのための準備

2 各言語によるirisデータの準備

ここでは、各言語でirisのデータセットを手に入れるために試用するライブラリ(あるいはパッケージ)について説明する。下の表は、各言語でデータセットirisを得るために使ったライブラリ(あるいはパッケージ)をまとめたものとなっている。本記事では、これらのライブラリ(あるいはパッケージ)を使って得たirisデータセットを可視化する。

言語 ライブラリ(パッケージ)
python scikit-learn
R なし
Julia RDatasets

3 各言語による可視化

from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
plt.scatter(df["sepal length (cm)"], df["petal length (cm)"])
plt.show()

#irisはR環境に最初から入っているデータセットなので準備なしに利用可能
plot(iris$Sepal.Length, iris$Petal.Length)

using RDatasets
using Plots
df = dataset("datasets", "iris");
plot(df[!, "SepalLength"], df[!, "PetalLength"], seriestype=:scatter)