对鸢尾花数据集进行统计分析

好的，针对鸢尾花数据集进行统计分析，您需要先下载数据集并导入到Python中。以下是代码示例：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读取数据集
iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', 
                   header=None, names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class'])

# 查看数据集前5行
print(iris.head())

# 统计每个类别的数量
print(iris['class'].value_counts())

# 统计每个特征的均值、标准差、最小值、最大值等信息
print(iris.describe())

输出结果如下：

   sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width        class
           5.1          3.5           1.4          0.2  Iris-setosa
1           4.9          3.0           1.4          0.2  Iris-setosa
2           4.7          3.2           1.3          0.2  Iris-setosa
3           4.6          3.1           1.5          0.2  Iris-setosa
4           5.0          3.6           1.4          0.2  Iris-setosa

Iris-virginica     50
Iris-versicolor    50
Iris-setosa        50
Name: class, dtype: int64

       sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width
count    150.000000   150.000000    150.000000   150.000000
mean       5.843333     3.054000      3.758667     1.198667
std        0.828066     0.433594      1.764420     0.763161
min        4.300000     2.000000      1.000000     0.100000
25%        5.100000     2.800000      1.600000     0.300000
50%        5.800000     3.000000      4.350000     1.300000
75%        6.400000     3.300000      5.100000     1.800000
max        7.900000     4.400000      6.900000     2.500000

可以看到，数据集一共有150个样本，分为三个类别，每个类别有50个样本。另外，每个特征的均值、标准差、最小值、最大值等信息也被统计出来了。