1.绘制鸢尾花数据集的特征分布图。鸢尾花数据集有4个属性列赫一个品种类别列：sepal length、sepal width、petal lenth、petal width，单位都是厘米。3个品种类别是setosa、Versicolour、Virginica，样本数150个，每类50个。（1）使用pandas.read_csv()函数读取"iris.csv"，操作提示：数据没有标题，设置参数heder=None。同时手动设置标题，如：df.columns=['sepalLength','sepalWidth','petalLength','petalWidth','Kind']

好的，我明白了。下面是绘制鸢尾花数据集的特征分布图的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df = pd.read_csv('iris.csv', header=None)

# 设置标题
df.columns = ['sepalLength', 'sepalWidth', 'petalLength', 'petalWidth', 'Kind']

# 绘制特征分布图
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
axs[0, 0].hist(df['sepalLength'], bins=20)
axs[0, 0].set_title('sepalLength')
axs[0, 1].hist(df['sepalWidth'], bins=20)
axs[0, 1].set_title('sepalWidth')
axs[1, 0].hist(df['petalLength'], bins=20)
axs[1, 0].set_title('petalLength')
axs[1, 1].hist(df['petalWidth'], bins=20)
axs[1, 1].set_title('petalWidth')
plt.show()

这段代码会生成一个4张子图的图像，每张子图展示一个特征的分布情况。您可以在本地运行该代码来查看结果。注意要将文件名改为实际的CSV文件名。