导入scikit-learn库中的鸢尾花数据集，显示数据集特征值和标签

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来导入鸢尾花（Iris）数据集，这是一个经典的机器学习数据集，包含三种不同种类的鸢尾花测量值。首先，你需要安装`sklearn`，如果还没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install scikit-learn

然后，你可以按照以下步骤操作来加载并查看鸢尾花数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

# 加载数据集
iris = load_iris()
print("特征值(特征描述符)：")
print(iris.feature_names)

# 属性包括4个数值特征 (sepal length, sepal width, petal length, petal width)
# 标签即鸢尾花种类，名称为 target_names 或 iris.target_names
print("\n标签(鸢尾花类别):")
print(iris.target_names)

# 如果你想将数据转换为pandas DataFrame以便于观察
data = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
labels = iris.target
df = pd.concat([data, pd.Series(labels, name="target")], axis=1)
print(df.head())