对上面的代码进行可视化

好的，以下是对鸢尾花数据集进行KNN分类并可视化的代码：

import sklearn.datasets as datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 1. 捕获鸢尾花数据
iris = datasets.load_iris()

# 2. 提取样本数据，即特征和标签
X = iris.data
y = iris.target

# 3. 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 4. 使用KNN算法进行分类
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
accuracy = knn.score(X_test, y_test)

# 5. 输出分类准确率
print("Test set accuracy: {:.2f}".format(accuracy))

# 6. 可视化
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.set_title("KNN Classification of Iris Dataset")
ax.set_xlabel("Sepal Length")
ax.set_ylabel("Sepal Width")
ax.set_zlabel("Petal Length")

# 绘制训练集数据点
ax.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], X_train[:, 2], c=y_train, cmap=plt.cm.Set1, edgecolor='k', s=40)

# 绘制测试集数据点
ax.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], X_test[:, 2], c=y_test, cmap=plt.cm.Set1, edgecolor='k', s=100, marker='s')

# 绘制预测结果
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.5, X[:, 0].max() + 0.5
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 0.5, X[:, 1].max() + 0.5
z_min, z_max = X[:, 2].min() - 0.5, X[:, 2].max() + 0.5
xx, yy, zz = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1), np.arange(z_min, z_max, 0.1))
Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel(), zz.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
ax.contourf(xx, yy, zz, Z, alpha=0.4)

plt.show()

此代码将鸢尾花数据集的特征数据存储在变量`X`中，将标签数据存储在变量`y`中。接着，使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，并使用KNN算法进行分类。最后，使用`matplotlib`库绘制3D散点图，其中训练集用圆形表示，测试集用正方形表示，预测结果用等高线表示。最后，调用`plt.show()`函数显示图形。