读取鸢尾数据集，使用循环和子图绘制各个特色之间的散点图

好的，以下是读取鸢尾数据集，使用循环和子图绘制各个特色之间的散点图的代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取鸢尾数据集
iris = sns.load_dataset('iris')

# 绘制散点图
fig, axes = plt.subplots(4, 4, figsize=(15, 15))
for i in range(4):
    for j in range(4):
        if i == j:
            axes[i, j].text(0.5, 0.5, iris.columns[i], ha='center')
        else:
            sns.scatterplot(data=iris, x=iris.columns[i], y=iris.columns[j], hue='species', ax=axes[i, j])
plt.show()

希望这个代码对你有帮助！

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读取鸢尾花数据集，使用循环和子图绘制各个特色之间的散点图

可以使用以下代码读取鸢尾花数据集并绘制散点图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取鸢尾花数据集
iris = sns.load_dataset("iris")

# 循环绘制散点图
for i, feature1 in enumerate(iris.columns[:-1]):
    for j, feature2 in enumerate(iris.columns[:-1]):
        if i != j:
            plt.subplot(3, 3, i*3+j+1)
            sns.scatterplot(x=feature1, y=feature2, hue="species", data=iris)

plt.show()

这段代码会绘制出四个特征之间的散点图，每个图中横轴表示一个特征，纵轴表示另一个特征，不同颜色的点表示不同种类的鸢尾花。

读取鸢尾花数据集，使用循环和子图绘制各个特征之间的散点图

好的，以下是读取鸢尾花数据集，使用循环和子图绘制各个特征之间的散点图的代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取鸢尾花数据集
iris = sns.load_dataset('iris')

# 绘制散点图
fig, axes = plt.subplots(4, 4, figsize=(15, 15))
for i in range(4):
    for j in range(4):
        if i == j:
            axes[i, j].text(0.5, 0.5, iris.columns[i], fontsize=14, ha='center')
        else:
            sns.scatterplot(data=iris, x=iris.columns[i], y=iris.columns[j], hue='species', ax=axes[i, j])
plt.show()

希望这个代码对你有所帮助！