import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt iris_data= np.load('iris.npz',allow_pickle=True) #读取npz文件 data_iris_ndarray =iris_data['data'][:,:-1] #数据部分读取 label = list(iris_data['features_name']) #标签数据读取 plt.boxplot(data_iris_ndarray, notch=True, labels=label[:-1],meanline=True) #绘制箱线图 plt.savefig("iris-boxplot.png") # 保存箱线图

这段代码中，我们同样是使用numpy和matplotlib库来绘制鸢尾花数据集的各特征箱线图。代码实现如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
iris_data = np.load('iris.npz', allow_pickle=True)
data_iris_ndarray = iris_data['data'][:, :-1]
label = list(iris_data['feature_names'])

# 绘制箱线图
plt.boxplot(data_iris_ndarray, notch=True, labels=label[:-1], meanline=True)
plt.savefig("iris-boxplot.png")

这段代码中，我们首先加载了iris.npz文件中的数据，然后使用matplotlib.pyplot库中的boxplot函数来绘制箱线图。不同的是，我们直接从data中读取数据部分，而不是从features中读取。同时，我们使用了notch=True参数来绘制缺口箱线图，labels参数来设置横坐标标签，meanline=True参数来绘制均值线。最后使用plt.savefig()函数将图表保存为iris-boxplot.png文件。

注意：这段代码同样需要matplotlib库的支持，如果您的电脑上没有安装该库，可以使用以下命令来安装：

pip install matplotlib