编写程序，导入鸢尾花数据，实现以下操作。 （1）读入鸢尾花数据，并显示全部鸢尾花数据，然后分别显示花萼数据和花瓣数据 （2）设计程序分别显示鸢尾花每个品种的花萼数据和花瓣数据 （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

好的，以下是对应的Python代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

# 读取鸢尾花数据
iris = load_iris()

# 显示全部鸢尾花数据
print(iris)

# 分别显示花萼数据和花瓣数据
print("花萼数据：")
print(iris.data[:, :2]) # 取前两列
print("花瓣数据：")
print(iris.data[:, 2:]) # 取后两列

# 分别显示鸢尾花每个品种的花萼数据和花瓣数据
for i in range(3):
    print(f"第{i+1}种鸢尾花的花萼数据：")
    print(iris.data[iris.target==i, :2]) # 取前两列
    print(f"第{i+1}种鸢尾花的花瓣数据：")
    print(iris.data[iris.target==i, 2:]) # 取后两列

# 使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Sepal.Length折线图
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target
for i in range(3):
    data = df[df.target==i]['sepal length (cm)']
    plt.plot(range(len(data)), data, label=f"Type {i}")
plt.legend()
plt.show()

# 使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Sepal.Width折线图
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target
for i in range(3):
    data = df[df.target==i]['sepal width (cm)']
    plt.plot(range(len(data)), data, label=f"Type {i}")
plt.legend()
plt.show()

# 使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Petal.Length柱状图
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target
plt.bar(np.unique(df.target), df.groupby('target')['petal length (cm)'].mean())
plt.xticks(np.unique(df.target), iris.target_names)
plt.show()

# 使用pandas、numpy、matplotlib实现每个种类鸢尾花的Petal.Width柱状图
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target
plt.bar(np.unique(df.target), df.groupby('target')['petal width (cm)'].mean())
plt.xticks(np.unique(df.target), iris.target_names)
plt.show()

这段代码实现了对鸢尾花数据的读取和分析，包括了对数据的显示、折线图和柱状图的绘制。其中，使用了 pandas、numpy 和 matplotlib 库，可以通过 pip 命令进行安装。