统计鸢尾花数据集各维度上的最大值，最小值、均值、标准方差

统计鸢尾花数据集各维度上的数值分布，包括最大值、最小值、均值和标准方差，可以用Pandas库配合NumPy库来完成。首先，我们将数据从sklearn的数据对象转化为DataFrame，然后对每个特征进行描述性统计分析。

以下是示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
df_iris = pd.DataFrame(data=np.c_[iris['data'], iris['target']], columns=iris['feature_names'] + ['target'])

# 对所有特征进行描述性统计
stat_summary = df_iris.describe(include='all')
# 'describe()'会返回一个包含统计量的DataFrame，其中包含：
# count：非空值的数量
# mean：平均值
# std：标准差
# min：最小值
# 25%, 50%, 75%：四分位数
# max：最大值

print(stat_summary)

运行这段代码后，你会看到每个特征的最大值、最小值、平均值和标准差。