要求：将任务8中所求的iris花夢长度的均值、标准差、方差，最小值、最大值，以直方图的形式呈现。横坐标为【均值、标准差、方差、最小值、最大值】，纵坐标为各红数据的结果，要求显示数据标,直方图颜色为蓝色

在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制直方图，并结合numpy处理Iris数据集的统计信息。首先，你需要安装必要的库，如果还没有安装可以使用`pip install numpy matplotlib pandas scikit-learn`命令。

假设我们已经有一个名为`iris_data`的DataFrame，其中包含"sepal length (cm)"这一列，我们可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

2. 加载并预处理Iris数据：

iris = load_iris()
df_iris = pd.DataFrame(data= iris.data, columns= iris.feature_names)

3. 计算所需的统计量：

stats = {
    'mean': df_iris['sepal length (cm)'].mean(),
    'std_dev': df_iris['sepal length (cm)'].std(),
    'variance': df_iris['sepal length (cm)'].var(),
    'min': df_iris['sepal length (cm)'].min(),
    'max': df_iris['sepal length (cm)'].max()
}

4. 绘制直方图：

def plot_histogram(stat_name, data):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.hist(data, bins='auto', color='blue')
    ax.set_xlabel(f"{stat_name}")
    ax.set_ylabel('Count')
    ax.set_title(f'Histogram of Sepal Length - {stat_name}')
    plt.show()

for stat in stats.keys():
    plot_histogram(stat, stats[stat])

这将分别对每种统计量生成一个蓝色的直方图，横坐标表示特定的统计数值，纵坐标则是对应的数据分布。