1.sklearn的鸢尾花（Iris）数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher在1936收集整理，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。请根据不同的鸢尾花类型绘制散点图：每个点的坐标值x和y分别表示花萼的长度和宽度，点的大小表示花瓣的宽度，三种颜色对应三种不同类型的鸢尾花。 数据获取请参考： f

可以使用Python中的matplotlib库来绘制散点图，具体代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 根据不同的鸢尾花类型绘制散点图
setosa = data[data['species'] == 'setosa']
versicolor = data[data['species'] == 'versicolor']
virginica = data[data['species'] == 'virginica']

plt.scatter(setosa['sepal_length'], setosa['sepal_width'], s=setosa['petal_width']*50, c='r', label='setosa')
plt.scatter(versicolor['sepal_length'], versicolor['sepal_width'], s=versicolor['petal_width']*50, c='g', label='versicolor')
plt.scatter(virginica['sepal_length'], virginica['sepal_width'], s=virginica['petal_width']*50, c='b', label='virginica')

# 设置x轴和y轴的标签
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

解释一下代码：

1. 首先使用pandas库中的read_csv方法读取iris.csv文件中的数据。

2. 然后根据不同的鸢尾花类型（Setosa，Versicolour，Virginica）将数据分成三个组。

3. 使用matplotlib库中的scatter方法绘制散点图。其中，x轴和y轴分别对应花萼的长度和宽度，点的大小表示花瓣的宽度。三种颜色对应三种不同类型的鸢尾花。

4. 最后设置x轴和y轴的标签，添加图例，显示图形即可。

运行代码后，会得到如下的散点图：