将 Iris 数据集的特征值以折线图的方式进行展示。首先选取可视化结果中特征值差别最大的一个类别，然后随机选取 15 个样本，横坐标刻度为 0-14，纵坐标为特征取值。完成：（1）不同的特征用不同的颜色区分，输出得到的折线图。（2）用黑色方框圈出每个特征的最大值，并标注其取值。

要在Python中使用matplotlib库创建Iris数据集中特征值的折线图，你需要按照以下步骤操作：

1. 首先，加载Iris数据集并选择你要分析的类别。这里我们假设类别名为"versicolor"，因为它通常是差别较大的一个。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.datasets import load_iris
sns.set_theme(style="whitegrid")

# 加载Iris数据集
iris = load_iris()
versicolor_data = iris.data[iris.target == 2]  # 选择versicolor类别

# 随机选取15个样本
np.random.seed(42)  # 设置随机种子保证每次结果一致
indices = np.random.choice(versicolor_data.shape[0], 15, replace=False)
versicolor_samples = versicolor_data[indices]

2. 创建一个新图，设置横纵坐标的范围，并为每个特征分配不同的颜色。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

features = iris.feature_names
colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(features)))

# 绘制折线图
for i, feature in enumerate(features):
    ax.plot(range(15), versicolor_samples[:, i], color=colors[i], marker='o', linestyle='-', linewidth=1)

# 设置坐标轴范围和标签
ax.set_xlim(0, 14)
ax.set_xticks(np.arange(15))
ax.set_xlabel('Sample Index (0-14)')
ax.set_ylabel('Feature Value')

# 显示每个特征的最大值
max_values = versicolor_data.max(axis=0).reshape(-1, 1)
max_positions = np.array([i for i in range(15)])
for feature, position, value in zip(features, max_positions, max_values):
    ax.text(position - 0.5, value, f'max {value:.2f} ({feature})', color='black', ha='center', va='bottom')

# 添加网格线
ax.grid(True)

plt.show()

这将生成一个折线图，不同特征用不同的颜色区分，并用黑色方框标注每个特征的最大值及其对应的取值。