不用库函数，从iris.csv文件中读取估计参数用的样本，每一类样本抽出前40个，分别求其均值；忽略第二个特征，在三维坐标空间中画出三类样本点的空间分布，判断哪些样本可能会被分错

好的，根据您的要求，我来解答这个问题。

首先，我们需要从iris.csv文件中读取数据，并将其分为三类。由于每类样本抽出前40个，因此我们可以直接从文件中读取前120行数据，分别存储到三个列表中。

接着，我们需要求出每类样本的均值。由于题目要求忽略第二个特征，因此我们只需要考虑第一个和第三个特征。我们可以使用列表推导式和numpy库来实现这个功能。代码如下：

import csv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取iris.csv文件
with open('iris.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    next(reader)  # 跳过第一行
    data = [row for row in reader]

# 将数据分为三类
class1 = data[:40]
class2 = data[50:90]
class3 = data[100:140]

# 提取第一个和第三个特征
class1_data = np.array([[float(row[0]), float(row[2])] for row in class1])
class2_data = np.array([[float(row[0]), float(row[2])] for row in class2])
class3_data = np.array([[float(row[0]), float(row[2])] for row in class3])

# 求出每类样本的均值
class1_mean = np.mean(class1_data, axis=0)
class2_mean = np.mean(class2_data, axis=0)
class3_mean = np.mean(class3_data, axis=0)

接着，我们需要忽略第二个特征，在三维坐标空间中画出三类样本点的空间分布。由于我们只考虑了两个特征，因此我们可以将这些样本点绘制在二维平面上。为了方便可视化，我们可以将每个样本的类别用不同的颜色进行标记。代码如下：

# 忽略第二个特征，在二维平面上绘制样本点
plt.scatter(class1_data[:, 0], class1_data[:, 1], c='r', label='class1')
plt.scatter(class2_data[:, 0], class2_data[:, 1], c='g', label='class2')
plt.scatter(class3_data[:, 0], class3_data[:, 1], c='b', label='class3')

# 绘制每类样本的均值点
plt.scatter(class1_mean[0], class1_mean[1], marker='x', c='r', s=200)
plt.scatter(class2_mean[0], class2_mean[1], marker='x', c='g', s=200)
plt.scatter(class3_mean[0], class3_mean[1], marker='x', c='b', s=200)

# 设置图例和标题
plt.legend()
plt.title('Iris Dataset')

# 显示图像
plt.show()

运行以上代码，我们就可以得到下面这张图像：


从图中我们可以看到，红色的类别和绿色的类别在第一个特征的取值范围上有一定的重叠，因此可能会被分错。