统计 iris.list 各列属性均值，方差，标准差，中位数并打印输出。

可以使用 pandas 库来完成这个任务：

import pandas as pd

iris = pd.read_csv('iris.list', header=None, sep='\s+')

# 均值
means = iris.mean()
print("Mean:")
print(means)

# 方差
variances = iris.var()
print("Variance:")
print(variances)

# 标准差
stds = iris.std()
print("Standard deviation:")
print(stds)

# 中位数
medians = iris.median()
print("Median:")
print(medians)

注意，需要先将 iris.list 数据加载进来，并且使用正确的分隔符。

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统计 iris 各列属性均值，方差，标准差，中位数并打印输出

可以使用Python中的pandas和numpy库来完成这个任务。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取iris数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')

# 统计各列属性的均值、方差、标准差和中位数
mean = iris.mean()
variance = iris.var()
std = iris.std()
median = iris.median()

# 打印输出结果
print("平均值：")
print(mean)
print("\n方差：")
print(variance)
print("\n标准差：")
print(std)
print("\n中位数：")
print(median)

然后运行代码即可得到各个属性的统计结果。

统计 iris 各列属性均值，方差，标准差，中位数并打印输出。

可以使用 Python 中的 pandas 库来完成这个任务。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 iris 数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')

# 计算各列属性的均值、方差、标准差、中位数
means = iris.mean()
variances = iris.var()
stds = iris.std()
medians = iris.median()

# 打印输出
print('各列属性的均值：')
print(means)
print('各列属性的方差：')
print(variances)
print('各列属性的标准差：')
print(stds)
print('各列属性的中位数：')
print(medians)

注意，这里假设 iris 数据集已经保存在名为 `iris.csv` 的文件中。如果你没有这个文件，可以在网上搜索并下载。