如何从Iris数据集中提取鸢尾花的萼片和花瓣长度？然后对这些数值进行以下操作：排序、去除重复项、计算总和、累积和、平均值、标准差、方差以及找出最大值和最小值，请详细解释每个步骤的技术实现方法。只用numpy

首先，为了从Iris数据集中提取鸢尾花的萼片和花瓣长度，你需要确保你已经有一个包含这些数据的数组或者DataFrame。假设你已经有了名为`iris_data`的数据集，并且它是一个pandas DataFrame，其中包含`sepal_length`和`petal_length`列。你可以按照以下步骤进行：

1. **数据提取**:

   sepal_lengths = iris_data['sepal_length'].values
   petal_lengths = iris_data['petal_length'].values

2. **合并成二维数组**:
如果你想将这两个特征一起处理，可以组合成一个形状为(n_samples, 2)的二维数组：

   feature_vectors = np.column_stack((sepal_lengths, petal_lengths))

3. **排序**:
使用`np.sort()`函数按顺序排列每个样本的两个特征：

   sorted_vectors = np.sort(feature_vectors, axis=0)

4. **去重**:
使用`np.unique()`去除重复行，注意这会直接返回唯一行，不会像`sort`那样保持原始顺序：

   unique_vectors = np.unique(sorted_vectors, axis=0)

5. **统计计算**:
- **总和** (sum): `feature_sum = np.sum(feature_vectors)`
- **累积和** (cumulative sum): `cumulative_sum = np.cumsum(feature_vectors, axis=0)`
- **平均值** (mean): `average_values = np.mean(feature_vectors)`
- **标准差** (std): `std_deviation = np.std(feature_vectors)`
- **方差** (variance): `variance = np.var(feature_vectors)`
- **最大值** 和 **最小值** 可分别通过`np.max()`和`np.min()`获取：

     max_values = np.max(feature_vectors, axis=0)
     min_values = np.min(feature_vectors, axis=0)

以上就是使用NumPy完成这些操作的基本步骤和技术实现方法。如果你需要对每一维的特性分别进行这些操作，那么只需针对单列进行上述操作即可。