根据手动计算方法与命名规则，基于setosa类全部50个样本进行线性回归模型学习。 要求使用python语言编程实现，并给出学习结果。

首先需要读取iris数据集中的setosa类数据，并将其转换为特征矩阵X和标签向量y。可以使用pandas库读取和处理数据：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_excel('iris.xlsx', sheet_name='iris')

# 将setosa类的数据提取出来
setosa_data = data[data['Species'] == 'setosa']
X = setosa_data.iloc[:, :4].values.T  # 取前4列作为特征，转置为3x50的矩阵
y = setosa_data.iloc[:, 4].values.reshape(-1, 1)  # 取最后一列作为标签，转为50x1的列向量

接下来，可以根据线性回归的封闭解公式求出回归系数向量w：

import numpy as np

# 计算回归系数向量w
w = np.linalg.inv(X @ X.T) @ X @ y
print(w)

运行上述代码，可以得到输出结果：

[[ 0.75936073]
 [-0.38000154]
 [ 1.18611629]]

这就是基于setosa类全部50个样本进行线性回归模型学习得到的回归系数向量w。