给以上每一行代码给上注释

当然可以，我会逐行给出解释性的注释。以下是对应代码段的详细注释：

# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import iqr, chi2_contingency
import numpy as np

# 加载iris数据集
iris = load_iris()

# 查看数据集的前五行和后五行（包括特征值和目标）
print("数据前5行:", iris.data[:5])
print("\n目标值后5行:", iris.target[-5:])

# 获取特征名称和描述信息
print("\n特征名称:", iris.feature_names)
print("\n描述信息:", iris.DESCR)

# 将数据转换为Pandas DataFrame，并用特征名称作为列名
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

# 重命名列名
df.columns = ['花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度']

# 定义异常值检测函数，根据3σ原则
def detect_outliers(column, threshold=3):
    mean, std_dev = np.mean(column), np.std(column)
    outliers = column[(column - mean) > threshold * std_dev]
    ...

# 执行花萼宽度的3σ异常值检测，并显示结果及图形
detect_outliers(df['花萼宽度'])

# 创建箱形图筛选异常值，并打印异常值
Q1, Q3, IQR = df['花萼宽度'].quantile([0.25, 0.75]), df['花萼宽度'].quantile([0.75, 0.25]).values[0], IQR = Q3-Q1
outliers_boxplot = df[(df['花萼宽度'] < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df['花萼宽度'] > (Q3 + 1.5 * IQR))]
...

# 自定义min-max规范化函数
def normalize_min_max(column):
    min_val, max_val = column.min(), column.max()
    normalized_column = (column - min_val) / (max_val - min_val)
    ...

# 对花萼宽度进行min-max规范化并打印结果
normalized_width = normalize_min_max(df['花萼宽度'])
print("规范化后的花萼宽度:", normalized_width)

# 使用StandardScaler进行z-score标准化
scaler = StandardScaler()
scaled_width = scaler.fit_transform(df[['花萼宽度']])
print("z-score标准化后的花萼宽度:", scaled_width)

# 假设电力数据已经准备好（例如，一个字典或二维数组）
# 进行卡方检验（未提供数据，所以只列出函数调用）
_, _, _, contingency_table = chi2_contingency([...])

# 计算并打印电力数据的相关系数矩阵
def calculate_correlation(data):
    correlation_matrix = data.corr()
    print("相关系数矩阵:")
    print(correlation_matrix)
    return correlation_matrix

calculate_correlation(df)

这些代码实现了数据预处理、异常值检测、规范化以及两个不同类型的数值数据的标准化。同时演示了如何运用统计方法（如卡方检验）和数据分析工具（如相关系数）。