X=iris.data[:,[0,1]] # 以前两个特征（花萼长度、花萼宽度）绘图 minMax = MinMaxScaler() X = minMax.fit_transform(X) plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "green", marker = "o",label='Setosa鸢尾花') plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "blue", marker = "o",label='Versicolor鸢尾花') plt.xlabel('花萼长度', fontsize=10) plt.ylabel('花萼宽度', fontsize=10) plt.title('花萼长宽归一化绘图', fontsize=12) plt.legend() plt.grid(color='purple',linestyle='--') plt.show() 解释这段代码

这段代码是对鸢尾花数据集中的前两个特征（花萼长度和花萼宽度）进行归一化，并使用散点图将归一化后的数据可视化。

首先，通过`X=iris.data[:,[0,1]]`选择了鸢尾花数据集中的前两个特征，即花萼长度和花萼宽度。

然后，使用`MinMaxScaler`类对这两个特征进行归一化处理，即将特征的值缩放到0到1的范围内。`minMax.fit_transform(X)`方法对特征进行拟合和转换操作，将归一化后的特征保存在变量`X`中。

接下来，使用`plt.scatter`函数绘制散点图。`plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "green", marker = "o",label='Setosa鸢尾花')`语句表示绘制属于Setosa鸢尾花类别的数据点，其中`X[y == 0, 0]`表示选择属于Setosa类别的样本的第一个特征，`X[y == 0, 1]`表示选择属于Setosa类别的样本的第二个特征。同样地，`plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "blue", marker = "o",label='Versicolor鸢尾花')`语句表示绘制属于Versicolor鸢尾花类别的数据点。

接下来的几行代码是设置图的标题、横轴和纵轴的标签、图例、网格等。

最后，使用`plt.show()`显示绘制的散点图。

绘制的散点图展示了归一化后的花萼长度和花萼宽度，不同类别的鸢尾花在二维平面上的分布情况。