iris鸢尾花数据集的EDA代码编写，绘图需要用seaboon

Iris鸢尾花数据集是一个经典的机器学习入门示例，包含了三个不同种类的鸢尾花（Setosa、Versicolour和Virginica）的数据。在Python中，我们可以使用`pandas`处理数据，`matplotlib`和`seaborn`库进行探索性数据分析（EDA）。以下是使用`seaborn`进行基本绘图的一个例子：

首先，你需要导入所需的库：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

加载数据：

# 加载鸢尾花数据
iris = load_iris()
df_iris = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df_iris['species'] = iris.target

接下来，你可以选择一个特征与类别进行可视化，比如花瓣长度（petal length）对种类的影响：

sns.boxplot(x="species", y="petal_length", data=df_iris, palette='viridis')  # 使用颜色映射
plt.title('Iris Petal Length Distribution by Species')
plt.show()

如果你想创建一对变量之间的散点图矩阵（pair plot），可以这样做：

g = sns.PairGrid(df_iris, hue="species")
g.map_diag(sns.histplot)  # 对角线为直方图
g.map_offdiag(sns.scatterplot)  # 非对角线为散点图
plt.show()

这里我们只是展示了基础的EDA，实际操作可能需要针对具体问题调整图形和分析。