（1）基于上述预处理流程，对数据集进行处理，了解其数据组成（下载数据 ） ； （2）读取任意两个不同种类的植物幼苗图片，利用Matplotlib绘制出其图片 写出对应代码

在Python的数据科学项目中，预处理通常涉及数据的清洗、整理和转换步骤。假设我们正在使用Pandas库进行数据操作，对数据集进行下载并了解其构成的代码可能如下：

import pandas as pd
import requests
from io import BytesIO

# 下载数据集（这里以CSV为例）
url = "http://example.com/plants_data.csv"  # 替换为你实际的数据源
response = requests.get(url)
data = pd.read_csv(BytesIO(response.content))

# 检查数据组成
print(data.head())  # 显示前几行数据
print(data.info())  # 获取关于数据集的信息，包括列名、非空值等

对于读取并显示不同种类植物幼苗图片并用Matplotlib绘图，如果图片是以文件形式存储，可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
import os

def plot_plant_images(img_path_1, img_path_2):
    # 图片路径替换为你的图片地址
    img1 = plt.imread(img_path_1)
    img2 = plt.imread(img_path_2)

    fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
    
    axs[0].imshow(img1)
    axs[0].set_title('Plant Type 1')

    axs[1].imshow(img2)
    axs[1].set_title('Plant Type 2')

    plt.tight_layout()
    plt.show()

# 示例：假设img1和img2是两个不同种类的图片路径
plot_plant_images("path_to_plant1.jpg", "path_to_plant2.jpg")