Python Eclipse中的代码完成限制和使用Iris数据集的对象类型

为了能够进行对比和比较——为了理解iris数据集的导入——我编写了两段代码片段，它们都是编译和运行的

在数据类型案例1（class'pandas.core.frame.DataFrame'）中，我希望访问'target'数据[0,1,2]，或[Iris setosa，Iris versicolor，Iris virginica]。但是，所讨论的对象没有属性“target”。为什么会这样？您将如何访问所述目标数据

#Case 1 - type data  <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>


import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv("data/iris.data")
print('shape data is ', np.shape(data) , '\n')
shape data is  (150, 5) 

在数据类型case2中，对象类型“类”sklearn.utils.Bunch”确实有一个属性“target”，但我必须手动将case2语句附加上“target”属性（或者它本身就是一个对象？）。为什么语句在点运算符观察代码完成后不自动接受'target'？有没有办法配置Elipse来实现这一点

#Case 2 - data type  <class 'sklearn.utils.Bunch'> 
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

iris_dataset = load_iris()
target = list(iris_dataset.target)

print('Target is ', target)
print('Shape is ',np.shape(iris_dataset ))

#The shape returned is as follows:

Shape is  ()

print('iris_dataset.target ',iris_dataset.target)

iris_dataset.target  [0,0,0,....1,1,1,....2,2,2]

#案例2-数据类型
从sklearn.dataset导入加载
将numpy作为np导入
iris\u数据集=加载\u iris（）
target=列表（iris\u dataset.target）
打印（'Target is'，Target）
打印（'Shape is'，np.Shape（iris_数据集））
#返回的形状如下所示：
形状是（）
打印（'iris\u dataset.target'，iris\u dataset.target）
iris_dataset.target[0,0,0，….1,1，….2,2]

#Case 2 - data type  <class 'sklearn.utils.Bunch'> 
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

iris_dataset = load_iris()
target = list(iris_dataset.target)

print('Target is ', target)
print('Shape is ',np.shape(iris_dataset ))

#The shape returned is as follows:

Shape is  ()

print('iris_dataset.target ',iris_dataset.target)

iris_dataset.target  [0,0,0,....1,1,1,....2,2,2]