如何在python中使用导入后的iris数据集

在 Python 中，可以使用 Scikit-learn 库中的 iris 数据集。以下是一个简单的代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载 iris 数据集
iris = load_iris()

# 获取特征矩阵和标签向量
X = iris.data
y = iris.target

# 打印数据集的描述信息
print(iris.DESCR)

在这个示例中，我们首先导入 `load_iris()` 函数，然后使用它来加载 iris 数据集。加载完成后，我们可以获取特征矩阵和标签向量，分别保存在 `X` 和 `y` 变量中。最后，我们使用 `print()` 函数打印数据集的描述信息。

注意：在运行这个示例之前，需要先安装 Scikit-learn 库。可以使用以下命令在命令行中安装：

pip install scikit-learn