Pandas数据分析方法3）使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Sepal.Length折线图 （4）使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Sepal.Width折线图 （5）使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Petal.Length柱状图 （6）使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Petal.Width柱状图编写代码

好的，以下是使用Pandas、NumPy和Matplotlib实现鸢尾花数据分析四个任务的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取鸢尾花数据集，可以从网上下载或使用sklearn库自带的数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')

# 取出不同种类的鸢尾花
setosa = iris[iris['species'] == 'setosa']
versicolor = iris[iris['species'] == 'versicolor']
virginica = iris[iris['species'] == 'virginica']

# 绘制每个种类鸢尾花的Sepal.Length折线图
plt.plot(setosa['sepal_length'], label='setosa')
plt.plot(versicolor['sepal_length'], label='versicolor')
plt.plot(virginica['sepal_length'], label='virginica')
plt.legend()
plt.title('Sepal.Length of Different Species of Iris')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Sepal.Length')
plt.show()

# 绘制每个种类鸢尾花的Sepal.Width折线图
plt.plot(setosa['sepal_width'], label='setosa')
plt.plot(versicolor['sepal_width'], label='versicolor')
plt.plot(virginica['sepal_width'], label='virginica')
plt.legend()
plt.title('Sepal.Width of Different Species of Iris')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Sepal.Width')
plt.show()

# 绘制每个种类鸢尾花的Petal.Length柱状图
plt.bar('setosa', setosa['petal_length'].mean())
plt.bar('versicolor', versicolor['petal_length'].mean())
plt.bar('virginica', virginica['petal_length'].mean())
plt.title('Petal.Length of Different Species of Iris')
plt.xlabel('Species')
plt.ylabel('Petal.Length')
plt.show()

# 绘制每个种类鸢尾花的Petal.Width柱状图
plt.bar('setosa', setosa['petal_width'].mean())
plt.bar('versicolor', versicolor['petal_width'].mean())
plt.bar('virginica', virginica['petal_width'].mean())
plt.title('Petal.Width of Different Species of Iris')
plt.xlabel('Species')
plt.ylabel('Petal.Width')
plt.show()

这段代码可以实现四个任务，分别是绘制每个种类鸢尾花的Sepal.Length折线图、Sepal.Width折线图、Petal.Length柱状图和Petal.Width柱状图。你可以将这段代码保存为Python脚本并运行，如果你的数据集不同，可以修改代码中的数据集路径和列名。