<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Classificando Iris
Ahora vamos a ver un conjunto de datos muy famosos, los datos iris, son 150 mediciones sobre 3 especies de plantas
Step1:  Un mini-ejemplo
Step2:  Visualizando
Utilizaremos la funcion sns.pairplot() que combina las técnicas de visualización que ya vimos, para cada variable crea una versión 1D (Histograma) y luego para cada pareja de variables crea un scatter plot.
Usamos hue='Tipo' para colorear los datos en base a el tipo de dato.
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
import pandas as pd
import numpy as np # modulo de computo numerico
import matplotlib.pyplot as plt # modulo de graficas
# esta linea hace que las graficas salgan en el notebook
import seaborn as sns
%matplotlib inline
Explanation: Classificando Iris
Ahora vamos a ver un conjunto de datos muy famosos, los datos iris, son 150 mediciones sobre 3 especies de plantas:
Cada planta tiene cuatro propiedades que se midieron:
Vamos a empezar con varias versiones de los datos, incrementando en complejidad:
Datos 2D sobre los sepalos de 
Datos 2D sobre los petalos de las tres especies.
Datos 4D sobre los petalos de las tres especies. Los datos completos!
Su mission: <br> Disenar estrategis empiricas para classificar las plantas.
Primero las librerias
End of explanation
df=pd.read_csv('files/ejemplo.csv')
print('df.shape)
df.head()
Explanation: Un mini-ejemplo: Classificacion
Usaremos el archivo 'files/ejemplo.csv' en conjunto con pandas:
End of explanation
sns.pairplot(df,hue='Tipo')
plt.title('Distribuciones de Datos')
plt.show()
Explanation: Visualizando
Utilizaremos la funcion sns.pairplot() que combina las técnicas de visualización que ya vimos, para cada variable crea una versión 1D (Histograma) y luego para cada pareja de variables crea un scatter plot.
Usamos hue='Tipo' para colorear los datos en base a el tipo de dato.
End of explanation
<END_TASK>