从iris.csv文件中读取估计参数用的样本，每一类样本抽出前40个，分别求其均值； 2、求每一类样本的协方差矩阵Σ、其逆矩阵Σ-1、行列式|Σ|；

假设 `iris.csv` 文件中包含了鸢尾花数据集，可以使用 Pandas 库来读取数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 iris.csv 文件
df = pd.read_csv('iris.csv')

# 提取前40个样本
setosa = df[df['species'] == 'setosa'].iloc[:40]
versicolor = df[df['species'] == 'versicolor'].iloc[:40]
virginica = df[df['species'] == 'virginica'].iloc[:40]

# 计算每一类样本的均值
mu_setosa = setosa.mean()
mu_versicolor = versicolor.mean()
mu_virginica = virginica.mean()

# 输出每一类样本的均值
print('mu_setosa:', mu_setosa)
print('mu_versicolor:', mu_versicolor)
print('mu_virginica:', mu_virginica)

# 计算每一类样本的协方差矩阵和其逆矩阵、行列式
cov_setosa = setosa.iloc[:, :-1].cov()
cov_versicolor = versicolor.iloc[:, :-1].cov()
cov_virginica = virginica.iloc[:, :-1].cov()

inv_cov_setosa = pd.DataFrame(np.linalg.inv(cov_setosa.values), cov_setosa.columns, cov_setosa.index)
inv_cov_versicolor = pd.DataFrame(np.linalg.inv(cov_versicolor.values), cov_versicolor.columns, cov_versicolor.index)
inv_cov_virginica = pd.DataFrame(np.linalg.inv(cov_virginica.values), cov_virginica.columns, cov_virginica.index)

det_cov_setosa = np.linalg.det(cov_setosa.values)
det_cov_versicolor = np.linalg.det(cov_versicolor.values)
det_cov_virginica = np.linalg.det(cov_virginica.values)

# 输出每一类样本的协方差矩阵、其逆矩阵、行列式
print('cov_setosa:\n', cov_setosa)
print('inv_cov_setosa:\n', inv_cov_setosa)
print('det_cov_setosa:', det_cov_setosa)

print('cov_versicolor:\n', cov_versicolor)
print('inv_cov_versicolor:\n', inv_cov_versicolor)
print('det_cov_versicolor:', det_cov_versicolor)

print('cov_virginica:\n', cov_virginica)
print('inv_cov_virginica:\n', inv_cov_virginica)
print('det_cov_virginica:', det_cov_virginica)

上述代码中，首先使用 Pandas 库读取 `iris.csv` 文件，并提取前40个样本。然后，计算每一类样本的均值，并输出结果。接下来，计算每一类样本的协方差矩阵、其逆矩阵、行列式，并输出结果。需要注意的是，计算矩阵的逆和行列式需要使用 NumPy 库。