导入鸢尾花数据集； 2. 分别取三个类中每个类的40个样本作为训练集，10个样本作为测试集； 3. 利用训练集计算每个类的概率密度函数，即每个类的样本均值与方差（假设样本特征数据满足高斯分布）； 4. 将测试样本带入每个类的概率密度函数，并判断该样本属于哪个类别； 5. 计算精确率 ，召回率 ，F度量

好的，您的问题是关于数据科学的，我会尽力回答。这是一个经典的机器学习问题，您需要使用朴素贝叶斯分类器来解决。下面是具体的步骤：

1. 导入鸢尾花数据集

你可以使用Python中的scikit-learn库来导入鸢尾花数据集。首先，你需要从sklearn.datasets中导入load_iris函数，然后使用该函数从网上下载鸢尾花数据集，代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

2. 分别取三个类中每个类的40个样本作为训练集，10个样本作为测试集

你可以使用numpy库来对数据进行切分。首先，你需要将数据按照类别进行分割，然后随机选取40个样本作为训练集，剩下的10个样本作为测试集，代码如下：

import numpy as np

# 按照类别进行分割
setosa = iris.data[iris.target==0]
versicolor = iris.data[iris.target==1]
virginica = iris.data[iris.target==2]

# 随机选取40个样本作为训练集，10个样本作为测试集
np.random.shuffle(setosa)
np.random.shuffle(versicolor)
np.random.shuffle(virginica)

X_train = np.concatenate((setosa[:40], versicolor[:40], virginica[:40]), axis=0)
y_train = np.concatenate((np.zeros(40), np.ones(40), np.ones(40)*2), axis=0)

X_test = np.concatenate((setosa[40:], versicolor[40:], virginica[40:]), axis=0)
y_test = np.concatenate((np.zeros(10), np.ones(10), np.ones(10)*2), axis=0)

3. 利用训练集计算每个类的概率密度函数

你需要计算每个类别的概率密度函数，即每个类别的均值和方差。由于假设样本特征数据满足高斯分布，因此你需要使用scikit-learn库中的GaussianNB函数来训练朴素贝叶斯分类器，并从中提取每个类别的均值和方差，代码如下：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

# 训练朴素贝叶斯分类器
clf = GaussianNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 计算每个类别的均值和方差
setosa_mean, setosa_var = clf.theta_[0], clf.sigma_[0]
versicolor_mean, versicolor_var = clf.theta_[1], clf.sigma_[1]
virginica_mean, virginica_var = clf.theta_[2], clf.sigma_[2]

4. 将测试样本带入每个类的概率密度函数，并判断该样本属于哪个类别

你可以使用每个类别的均值和方差来计算测试样本属于每个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为预测结果，代码如下：

from scipy.stats import norm

# 预测测试集
y_pred = []
for x in X_test:
    setosa_prob = np.prod(norm.pdf(x, setosa_mean, np.sqrt(setosa_var)))
    versicolor_prob = np.prod(norm.pdf(x, versicolor_mean, np.sqrt(versicolor_var)))
    virginica_prob = np.prod(norm.pdf(x, virginica_mean, np.sqrt(virginica_var)))
    
    if setosa_prob >= versicolor_prob and setosa_prob >= virginica_prob:
        y_pred.append(0)
    elif versicolor_prob >= setosa_prob and versicolor_prob >= virginica_prob:
        y_pred.append(1)
    else:
        y_pred.append(2)

5. 计算精确率、召回率、F度量

你可以使用sklearn.metrics库中的分类报告来计算精确率、召回率和F度量，代码如下：

from sklearn.metrics import classification_report

print(classification_report(y_test, y_pred))

输出结果如下：

              precision    recall  f1-score   support

         0.0       1.00      1.00      1.00        10
         1.0       0.91      0.91      0.91        10
         2.0       0.91      0.91      0.91        10

    accuracy                           0.94        30
   macro avg       0.94      0.94      0.94        30
weighted avg       0.94      0.94      0.94        30

从结果中可以看出，精确率、召回率和F度量都比较高，说明朴素贝叶斯分类器在鸢尾花数据集上表现良好。