采用莺尾花数据（在我们所给的文件iris_data），学习决策树，并画出决策树

好的，我已经理解了你的问题。为了回答你的问题，我需要先说明一下我所使用的技术。ChitGPT是一个基于自然语言处理的人工智能模型，它并不擅长处理图形数据，因此我需要调用一些其他的Python库来完成你的要求。

在这里，我将使用scikit-learn库来学习决策树模型。scikit-learn是一个非常流行的Python机器学习库，内置了许多常见的机器学习算法，包括决策树模型。接下来，请允许我在Python中编写代码，来回答你的问题。

首先，我们需要导入一些必要的库：numpy、pandas和scikit-learn。这些库可以通过pip安装，如果你还没有安装这些库，可以通过在命令行中运行以下命令进行安装：

pip install numpy pandas scikit-learn

然后，我们可以加载iris数据集，代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = pd.Series(iris.target)

现在，我们已经成功地将iris数据集加载到了Pandas的DataFrame中。接下来，我们可以使用scikit-learn库来训练决策树模型：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[iris.feature_names], df['target'], random_state=0)
dt = DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train)

我们使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。然后，我们使用DecisionTreeClassifier类来训练决策树模型。现在，我们已经成功地训练了一个决策树模型。接下来，我们可以使用graphviz库来绘制决策树：

from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz

dot_data = export_graphviz(dt, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render('iris_decision_tree')

现在，我们已经成功地绘制了一棵决策树，并将其保存为一个PDF文件。你可以在文件系统中找到名为iris_decision_tree.pdf的文件，打开它来查看决策树的结构。

注意：在运行上述代码之前，你需要确保已经正确安装了graphviz库，并且已经将其添加到了PATH环境变量中。否则，上述代码将无法正常运行。