对iris调用LDA算法处理原数据 将原数据降维到二维 输出降维后的前10个数据 计算LDA对原数据分类的准确率（不划分训练集和测试集，直接使用全部的数据）

首先，我们导入需要的库和数据集：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

然后，我们对原数据进行降维处理：

lda = LDA(n_components=2)
X_lda = lda.fit_transform(X, y)

接着，我们输出降维后的前10个数据：

print(X_lda[:10])

输出结果为：

[[-8.06179978  0.30042062]
 [-7.12868772 -0.78666043]
 [-7.48982797 -0.26538449]
 [-6.81320057 -0.67063107]
 [-8.13230933  0.51446253]
 [-7.70194674  1.46172097]
 [-7.21261762  0.57324909]
 [-7.60529355  0.05563549]
 [-6.56055159 -1.27270275]
 [-7.34305989 -0.02011983]]

最后，我们计算LDA对原数据分类的准确率：

y_pred = lda.predict(X)
acc = np.sum(y_pred == y) / len(y)
print(f"Accuracy: {acc}")

输出结果为：

Accuracy: 0.98

说明LDA对iris数据集的分类准确率为98%。