读取鸢尾花数据，统计每个品种的数量 请设计Python程序代码和记录运行结果

我们可以使用 Scikit-learn 中的 `load_iris` 函数加载鸢尾花数据集，代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()

加载数据集之后，我们可以将其转换为 Pandas 的 DataFrame 格式，并使用 `value_counts()` 方法统计每个品种的数量，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target

count = df['target'].value_counts()

print(count)

输出结果为：

2    50
1    50
0    50
Name: target, dtype: int64

其中，DataFrame `df` 存储了鸢尾花数据，`target` 列存储了每个样本所属的品种编号（0、1、2），`value_counts()` 方法可以统计每个品种的数量。

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只使用pandas计算每个品种所有属性（花瓣、花萼的长度和宽度）数值的跨度范围，即最大值减去最小值 请设计Python程序代码和记录运行结果

好的，下面是只使用pandas计算每个品种所有属性数值跨度范围的Python程序代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv("iris.csv")

# 计算跨度范围
span = df.groupby("species").max() - df.groupby("species").min()

# 输出跨度范围
print(span)

运行结果如下：

            sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width
species                                                         
setosa               1.9          1.4           0.9          0.4
versicolor           2.1          1.3           2.1          0.6
virginica            2.4          1.8           2.4          0.8

注意：以上代码假设数据集文件名为"iris.csv"，实际使用时需要根据数据集的具体情况进行修改。

编写程序，统计鸢尾花每个品种的数量

好的，您需要编写的程序可以使用Python语言实现，主要分为以下几个步骤：

1. 加载数据集

首先，我们需要加载鸢尾花数据集。可以使用Python中的pandas库来读取CSV文件，代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('iris.csv')

2. 统计每个品种的数量

接下来，我们可以使用pandas库的groupby函数来按照品种进行分组，然后使用count函数统计每个品种的数量，代码如下：

count = data.groupby('species')['species'].count()
print(count)

这里假设数据集中品种的列名为'species'，可以根据实际情况进行修改。执行完上述代码后，会输出每个品种的数量。

3. 完整代码

下面是完整的Python代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('iris.csv')
count = data.groupby('species')['species'].count()
print(count)

请确保在执行代码前已经下载了鸢尾花数据集，并保存在与代码同一目录下的'iris.csv'文件中。