请问，用python实现iris数据每一维属性做一个饼图的完整代码

以下是使用Python和matplotlib库实现的Iris数据集每个属性的饼图代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取iris数据集
df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',
                 names=['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'class'])

# 对每个属性进行饼图可视化
for column in df.columns[:-1]:
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.pie(df[column].value_counts(), labels=df[column].unique(), autopct='%1.1f%%')
    ax.set_title(column)
    plt.show()

代码首先使用pandas库读取Iris数据集，并将其存储为DataFrame格式。然后，通过迭代数据框的每个属性，使用matplotlib库中的pie函数生成饼图，并将其显示出来。图例中的百分比使用autopct参数设置。

注意：这里的饼图只适用于统计离散值的分布。如果属性是连续值，应该使用直方图或密度估计图。