用Python绘制散点图矩阵的详细代码，包含注释

请参考以下代码：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 加载数据集（这里以鸢尾花数据集为例）
iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)

# 添加列名
iris.columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']

# 绘制散点图矩阵
sns.pairplot(iris, hue='class', markers=['o', 's', 'D'])

# 显示图形
plt.show()

注释：

- `import seaborn as sns`：导入 Seaborn 可视化库。
- `import pandas as pd`：导入 Pandas 数据处理库。
- `iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)`：使用 Pandas 的 `read_csv` 函数加载鸢尾花数据集。
- `iris.columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']`：给数据集添加列名。
- `sns.pairplot(iris, hue='class', markers=['o', 's', 'D'])`：绘制鸢尾花数据集的散点图矩阵，`hue='class'` 表示按照花的类型给点着色，`markers=['o', 's', 'D']` 设置散点的形状。
- `plt.show()`：显示图形。注意需要提前导入 matplotlib 库中的 pyplot 模块，并将其命名为 plt。