datasets.load_iris().data

### 回答1：
'b'datasets.load_iris().data''是一个用于加载鸢尾花数据集的代码。该代码将返回一个包含鸢尾花数据集的特征矩阵的numpy数组，该特征矩阵包括四个特征，每个特征包含150个样本。'''

### 回答2：
datasets.load_iris().data是sklearn中一个非常常用的数据集，用于机器学习分类及聚类算法的测试与训练。该数据集包含了150个样本，每个样本有4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度），同时也包含了每个样本的类标签，即属于3个类别（Setosa、Versicolour、Virginica）中的哪一个。

该数据集的应用场景非常广泛，常用于机器学习算法的分类训练及测试、数据可视化或者数据挖掘等方面。同时，该数据集的规模相对较小，便于学习者在算法学习初期进行实验和测试。

在sklearn中，datasets.load_iris().data数据集的获取方法非常简单，只需要调用sklearn中的datasets类，然后借助load_iris()函数便可直接获取该数据集。获取到该数据集后，我们可以使用numpy或pandas等工具对数据进行进一步的处理和分析，也可以将数据集进行可视化处理，以便更直观地了解数据特征和内在规律。

总之，datasets.load_iris().data是一个非常经典的机器学习数据集，可以为数据科学学习者提供良好的实验数据源，同时也是机器学习算法学习过程中不可或缺的重要“素材”。

### 回答3：
datasets.load_iris().data是一个Python中从Scikit-learn机器学习库导入的Iris数据集，它是一个经典的分类问题数据集，包含了150个样本数据，每个样本包含4个特征值和1个目标值。

这个数据集被广泛用于分类算法的学习和测试，因为它包含了3种不同的宽度花萼长度和3种不同的花瓣宽度的Iris（鸢尾花）变种。其中，花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度是4个特征值，而Iris变种是分类的目标值。

这个数据集的每个样本数据都已经被正确标记了Iris变种，因此对于机器学习算法的学习和测试来说很有用。 通过这个数据集，可以使用分类算法和回归算法来分类和预测Iris变种。

在Scikit-learn库中，datasets.load_iris().data是一个numpy数组，它可以被作为输入特征传递给各种机器学习模型。数据集的每个特征值都在相同的缩放范围内，并且已经经过预处理和清理，因此不需要额外的数据清理操作。

最后，这个数据集是机器学习入门的一个好的教学案例，它可以帮助初学者了解如何使用Scikit-learn库，以及如何处理和预测分类问题。 因此，datasets.load_iris().data是一个非常有用的Python对象，对于任何学习机器学习或者数据分析的人来说都是必须了解的。