015_サンプルデータを自動生成しよう（二重円）

from sklearn.datasets import make_circles
X, y = make_circles(
    random_state=4,
    noise = 0.1, #1
    n_samples=300)

# 特徴量（X）でデータフレームを作り、分類（y）をtargetの列として追加
df = pd.DataFrame(X)
df["target"] = y

df0 = df[df["target"]==0] #2
df1 = df[df["target"]==1] #3

plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.scatter(df0[0], df0[1], color="c", alpha=0.4) #4
plt.scatter(df1[0], df1[1], color="m", alpha=0.4) #5
plt.grid()
plt.show()

#1　ノイズ0.1
#2~3　分類別にデータフレームを分ける
#4　シアンの散布図
#5　マゼンタの散布図

from sklearn.datasets import make_gaussian_quantiles
X, y = make_gaussian_quantiles(
    random_state=4,
    n_features=2,
    n_classes=3, #1
    n_samples=300)

df = pd.DataFrame(X)
df["target"] = y

df0 = df[df["target"]==0] #2
df1 = df[df["target"]==1] #3
df2 = df[df["target"]==2] #4

plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.scatter(df0[0], df0[1], color="c", alpha=0.4) #5
plt.scatter(df1[0], df1[1], color="m", alpha=0.4) #6
plt.scatter(df2[0], df2[1], color="y", alpha=0.4) #7
plt.grid()
plt.show()

#1　グループ３つ
#2~4　分類別にデータフレームを分ける
#5~7　シアン・マゼンタ・黄色の散布図