python pyplot绘制一个散点图，显示鸢尾花数据集中的数据分布情况，并标明三类鸢尾花的图例 分析： iris 数据集由 Fisher 于 1936 年收集整理，是常用的分类实验数据集，包含 3 类鸢 尾花（setosa：山鸢尾花，versicolor：变色鸢尾花，virginica：维吉尼亚鸢尾花），共 150 个 数据样本，每个类别有 50 条数据记录，每条记录包含 4 个属性，分别是 sepal length(cm)： 花萼长度，sepal width (cm)：花萼宽度，petal length (cm)：花瓣长度，petal width (cm)：花 瓣宽度。

好的，以下是使用Python的matplotlib库绘制鸢尾花数据集散点图的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

# 导入数据集
iris = load_iris()

# 获取数据集中的四个特征数据
X = iris.data[:, :4]

# 获取数据集中的标签信息
y = iris.target

# 绘制散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.title('Iris Dataset')
plt.legend(iris.target_names)
plt.show()

解释一下代码的含义：

首先，我们使用`load_iris()`函数从sklearn.datasets库中导入鸢尾花数据集。

然后，我们从数据集中获取四个特征信息和标签信息，将四个特征信息存储在X中，将标签信息存储在y中。

接着，我们使用plt.scatter()函数绘制散点图，其中第一个参数是x轴上的数据，第二个参数是y轴上的数据，第三个参数c=y表示根据标签信息y自动为不同类别的数据点着不同的颜色。

最后，我们使用plt.xlabel()、plt.ylabel()、plt.title()和plt.legend()函数分别设置x轴、y轴、标题和图例的名称，然后使用plt.show()函数展示图像。

运行代码后，将会显示一个散点图，其中不同颜色的点分别表示不同类别的鸢尾花数据，图例中也标明了不同类别的名称。