#根据花瓣标准化 X=iris.data[:,[2,3]] scaler = StandardScaler().fit(X) X = scaler .transform(X)#标准化后的数据 print(scaler.mean_)#输出均值 print(scaler.scale_)#输出标准差 plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "red", marker = "o",label = 'Setosa鸢尾花') plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "green", marker = "o",label = 'Versicolor鸢尾花') #plt.scatter(X[y == 2, 0], X[y == 2, 1], color = "blue", marker = "x") plt.xlabel('花瓣长度', fontsize=10) plt.ylabel('花瓣宽度', fontsize=10) plt.title('花瓣长宽标准化绘图', fontsize=12) plt.legend() plt.grid(color='purple',linestyle='--') plt.show() 解释这段代码

这段代码是对鸢尾花数据集中的后两个特征（花瓣长度和花瓣宽度）进行标准化，并使用散点图将标准化后的数据可视化。

首先，通过`X=iris.data[:,[2,3]]`选择了鸢尾花数据集中的后两个特征，即花瓣长度和花瓣宽度。

然后，使用`StandardScaler`类对这两个特征进行标准化处理。`scaler = StandardScaler().fit(X)`语句对特征进行拟合操作，计算出特征的均值和标准差。接着，`X = scaler.transform(X)`将特征数据进行标准化转换，得到标准化后的数据，保存在变量`X`中。

接下来，使用`plt.scatter`函数绘制散点图。`plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color = "red", marker = "o",label = 'Setosa鸢尾花')`语句表示绘制属于Setosa鸢尾花类别的数据点，其中`X[y == 0, 0]`表示选择属于Setosa类别的样本的第一个特征，`X[y == 0, 1]`表示选择属于Setosa类别的样本的第二个特征。同样地，`plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color = "green", marker = "o",label = 'Versicolor鸢尾花')`语句表示绘制属于Versicolor鸢尾花类别的数据点。

接下来的几行代码是设置图的标题、横轴和纵轴的标签、图例、网格等。

最后，使用`plt.show()`显示绘制的散点图。

绘制的散点图展示了标准化后的花瓣长度和花瓣宽度，不同类别的鸢尾花在二维平面上的分布情况。