讲iris数据集根据class属性的值对数据进行分组，显示每组的统计数据，并绘制直方图。

### 回答1：
可以使用Python进行分组并绘制直方图。下面是一个简单的例子，使用的是Pandas库和Matplotlib库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入iris数据集
df = pd.read_csv("iris.csv")

# 按class属性的值对数据进行分组
grouped = df.groupby("class")

# 显示每组的统计数据
print(grouped.describe())

# 绘制直方图
grouped.plot(kind="hist", alpha=0.5)
plt.show()

这个代码将数据分成3组，每组对应class属性的3个不同的值，并且绘制了每组数据的直方图。

### 回答2：
Iris数据集是一种常用的分类数据集，其中包含了三个不同品种的鸢尾花样本数据。为了根据class属性的值对数据进行分组、显示每组的统计数据并绘制直方图，我们需要完成如下步骤：

1. 导入数据集：我们可以使用Python的sklearn库来导入Iris数据集。代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df['class'] = iris.target_names[iris.target]

2. 根据class属性分组：我们可以使用pandas库的groupby函数根据class属性对数据进行分组。代码如下：

grouped = df.groupby('class')

3. 统计每组的数据：我们可以使用grouped对象的describe方法来计算每组的统计数据，包括平均值、标准差、最小值、最大值等。代码如下：

statistics = grouped.describe()

4. 绘制直方图：我们可以使用matplotlib库来绘制直方图，展示每组数据的分布情况。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))

for class_name, group in grouped:
    plt.hist(group['sepal length (cm)'], bins=10, alpha=0.5, label=class_name)

plt.xlabel('Sepal Length (cm)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Sepal Length by Class')
plt.legend()
plt.show()

以上是使用Python来完成讲Iris数据集根据class属性的值对数据进行分组，显示每组的统计数据并绘制直方图的步骤。最后我们可以得到按照品种分组后的统计数据和直方图。

### 回答3：
iris数据集包含150个样本，每个样本有四个属性：花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width）。
其中，class属性表示鸢尾花的类别，包括三种：Setosa、Versicolor和Virginica。

根据class属性的值对数据进行分组可以得到三组数据，分别表示三个类别的样本。

对于每组的统计数据，可以计算各个属性的平均值、标准差、最小值、最大值和四分位数等。

然后，可以绘制直方图来展示每组数据的分布情况。直方图可以在横轴上表示属性值的取值范围，在纵轴上表示该属性值的频数或概率。通过直方图，可以直观地看到每个类别在各个属性上的分布情况。

例如，对于鸢尾花样本的sepal length属性，可以将它的取值范围进行划分成若干个区间，然后统计每个类别在每个区间中的样本数，并绘制出直方图。同样的方法可以应用于其他属性的展示。

通过对iris数据集的分组、统计和直方图绘制，可以更好地理解和分析鸢尾花数据集的特征和属性分布情况，从而为后续的数据分析和建模提供帮助。