接下来画出花萼长度和花萼宽度的散点图，然后画出经过标准差标准化后的散点图

好的，我们可以使用matplotlib库来绘制散点图。以下是代码实现的步骤：

1. 导入所需的库

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取Excel文件

df = pd.read_excel('iris.xlsx')

3. 绘制花萼长度和花萼宽度的散点图

plt.scatter(df['SepalLength'], df['SepalWidth'])
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.title('Scatter Plot of Sepal Length vs. Sepal Width')
plt.show()

这里我们使用plt.scatter()函数绘制散点图，并为x轴和y轴设置标签和标题。

4. 对特征进行标准差标准化并绘制散点图

scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df.iloc[:, :-1])

plt.scatter(df_scaled[:, 0], df_scaled[:, 1])
plt.xlabel('Sepal Length (Standardized)')
plt.ylabel('Sepal Width (Standardized)')
plt.title('Scatter Plot of Standardized Sepal Length vs. Standardized Sepal Width')
plt.show()

这里我们使用StandardScaler类对除了最后一列外的所有列进行标准差标准化，并将处理后的数据存储在df_scaled中。然后，我们使用plt.scatter()函数绘制散点图，并为x轴和y轴设置标签和标题。

完整的代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel('iris.xlsx')

plt.scatter(df['SepalLength'], df['SepalWidth'])
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.title('Scatter Plot of Sepal Length vs. Sepal Width')
plt.show()

scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df.iloc[:, :-1])

plt.scatter(df_scaled[:, 0], df_scaled[:, 1])
plt.xlabel('Sepal Length (Standardized)')
plt.ylabel('Sepal Width (Standardized)')
plt.title('Scatter Plot of Standardized Sepal Length vs. Standardized Sepal Width')
plt.show()

执行代码后，你将会得到两张散点图。第一张是花萼长度和花萼宽度的散点图，第二张是经过标准差标准化后的散点图。你可以观察到，第二张图中的数据点更加集中在原点附近，且x轴和y轴的范围也变得更小了。