绘制鸢尾花散点图箱线图矩阵

绘制鸢尾花数据集的散点图、箱线图和矩阵图是一种常见的数据可视化手段，用于展示 iris 数据集中各个特征之间的分布以及类别间的差异。以下是步骤：

1. **散点图**：
- 首先，你需要导入Python的数据分析库pandas和matplotlib，如`import pandas as pd` 和 `import matplotlib.pyplot as plt`。
- 加载iris数据，通常是通过`from sklearn.datasets import load_iris`加载sklearn内置的数据集。
- 选择两个感兴趣的特征，例如花瓣长度(petal length)和宽度(petal width)，然后创建散点图，比如`plt.scatter(iris['petal_length'], iris['petal_width'], c=iris['species'])`，其中`c`表示颜色编码。

2. **箱线图**：
- 使用`plt.boxplot()`函数，传入包含所有特征值的数组，加上颜色标签，例如`plt.boxplot(iris.values, labels=iris.columns)`，可以清晰地看到每个特征的不同类别分布和潜在的异常值。

3. **矩阵图**（热力图或小提琴图）：
- 对于小提琴图，可以使用seaborn库，如`sns.violinplot(x="species", y="petal_length", data=iris)`，显示类别间特征值的分布情况。
- 或者对于更简单的对比，可以使用heatmap，先计算各特征对之间的皮尔逊相关系数（correlation matrix），然后用`sns.heatmap(iris.corr())`绘制。

记得在完成图表绘制后添加标题和轴标签，并保存或显示图形。