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： from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris()

以下是代码实现：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

# 载入数据集
iris = load_iris()

# 获取花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度四个属性
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

# 根据不同的鸢尾花类型绘制散点图
plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], s=50, c='red', label='Setosa')
plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], s=50, c='blue', label='Versicolour')
plt.scatter(X[y == 2, 0], X[y == 2, 1], s=50, c='green', label='Virginica')
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.legend()
plt.show()

运行结果如下图所示：