在python中的NumPy数值计算基础 1.读取iris数据集中的花萼长度数据（已保存为CSV格式）； 2.对其进行排序、去重，并求出和、累积和、均值、标准差、方差、最小值、最大值。 最后写出代码

NumPy是Python中用于处理大型多维数组和矩阵的强大工具，它非常适合数值计算。首先，我们需要导入所需的库，如pandas用于数据处理，numpy进行数学运算。

1. 要读取iris数据集中的花萼长度数据，我们通常会先加载csv文件并转换为DataFrame，然后提取所需列。假设`iris_data.csv`是数据文件，可以这样做：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('iris_data.csv')
# 提取花萼长度数据
sepal_length = data['sepal length (cm)']

2. 对sepal_length数据进行排序、去重、统计和计算：

# 排序
sorted_sepal_length = sepal_length.sort_values()

# 去重
unique_lengths = sorted_sepal_length.drop_duplicates()

# 求和、累积和
total_length = unique_lengths.sum()
cumulative_sum = unique_lengths.cumsum()

# 计算其他统计量
mean_length = unique_lengths.mean()
std_dev = unique_length.std()  # 标准差
variance = unique_length.var()  # 方差
min_length = unique_lengths.min()
max_length = unique_lengths.max()

print("排序后的花萼长度：", sorted_sepal_length)
print("独特花萼长度：", unique_lengths)
print("总和：", total_length)
print("累积和：", cumulative_sum)
print("平均值：", mean_length)
print("标准差：", std_dev)
print("方差：", variance)
print("最小值：", min_length)
print("最大值：", max_length)