python实现1、从iris.csv文件中读取估计参数用的样本，每一类样本抽出前40个，分别求其均值； 2、求每一类样本的协方差矩阵Σ、其逆矩阵Σ-1、行列式|Σ|； 3、对3个类别，分别取每组剩下的10个样本，每两组进行分类。由于每一类样本都相等，且每一类选取用作训练的样本也相等，在每两组进行分类时，待分类样本的类先验概率P(ω_i )=05。将各个样本代入判别函数： g_i (X)=-1/2 (X_i-μ_i )^T Σ_i^(-1) (X_i-μ_i )+lnP(ω_i )-1/2 ln|Σ_i | 根据判决规则，如果使g_i (X)>g_j (X)对一切i≠j成立，则将归为ω_i类。若取第一类后10个数据和第二类进行分类。

好的，你需要先安装pandas和numpy库来读取csv文件和进行矩阵运算。可以使用以下命令安装：

!pip install pandas
!pip install numpy

接下来，你可以使用以下代码实现上述的任务：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取csv文件并选取前40个样本
data = pd.read_csv('iris.csv')
setosa = data[data['class'] == 'Iris-setosa'][:40]
versicolor = data[data['class'] == 'Iris-versicolor'][:40]
virginica = data[data['class'] == 'Iris-virginica'][:40]

# 计算每一类样本的均值
setosa_mean = np.array(setosa.mean()[:-1])
versicolor_mean = np.array(versicolor.mean()[:-1])
virginica_mean = np.array(virginica.mean()[:-1])

# 计算每一类样本的协方差矩阵、逆矩阵和行列式
setosa_cov = np.cov(setosa.iloc[:, :-1].T)
setosa_cov_inv = np.linalg.inv(setosa_cov)
setosa_cov_det = np.linalg.det(setosa_cov)

versicolor_cov = np.cov(versicolor.iloc[:, :-1].T)
versicolor_cov_inv = np.linalg.inv(versicolor_cov)
versicolor_cov_det = np.linalg.det(versicolor_cov)

virginica_cov = np.cov(virginica.iloc[:, :-1].T)
virginica_cov_inv = np.linalg.inv(virginica_cov)
virginica_cov_det = np.linalg.det(virginica_cov)

# 选取每类剩下的10个样本
setosa_test = data[data['class'] == 'Iris-setosa'][40:50]
versicolor_test = data[data['class'] == 'Iris-versicolor'][40:50]

# 对第一类后10个数据和第二类进行分类
correct = 0
for i in range(10):
    # 计算判别函数值
    setosa_g = -0.5 * np.dot(np.dot((setosa_test.iloc[i, :-1] - setosa_mean).T, setosa_cov_inv), setosa_test.iloc[i, :-1] - setosa_mean) \
               + np.log(0.5) - 0.5 * np.log(setosa_cov_det)
    versicolor_g = -0.5 * np.dot(np.dot((setosa_test.iloc[i, :-1] - versicolor_mean).T, versicolor_cov_inv), setosa_test.iloc[i, :-1] - versicolor_mean) \
                   + np.log(0.5) - 0.5 * np.log(versicolor_cov_det)
    # 进行分类
    if setosa_g > versicolor_g:
        if setosa_test.iloc[i, -1] == 'Iris-setosa':
            correct += 1
    else:
        if setosa_test.iloc[i, -1] == 'Iris-versicolor':
            correct += 1

print("Accuracy: {:.2f}%".format(correct / 10 * 100))

这段代码将会输出分类的准确率，你可以根据需要对其进行修改和扩展。