基于Sklearn中鸢尾花数据集描述鸢尾花数据集属性信息，包括data：特征数据数组；target: 标签数组； feature_name: 特征名称；target_names: 标签名称；

Sklearn中的鸢尾花数据集包含了150个样本，每个样本有4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度），分别对应一个标签（鸢尾花的种类）。下面是鸢尾花数据集的属性信息：

- data：特征数据数组，大小为(150, 4)，每行代表一个样本，每列代表一个特征，数据类型为float64。
- target: 标签数组，大小为(150,)，每个元素代表一个样本的标签，数据类型为int64。
- feature_names: 特征名称，大小为(4,)，每个元素代表一个特征的名称，数据类型为字符串。
- target_names: 标签名称，大小为(3,)，每个元素代表一个标签的名称，数据类型为字符串。

可以使用以下代码来描述鸢尾花数据集的属性信息：

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 输出特征数据数组
print('data:', iris.data)

# 输出标签数组
print('target:', iris.target)

# 输出特征名称
print('feature_names:', iris.feature_names)

# 输出标签名称
print('target_names:', iris.target_names)

以上代码中，通过`load_iris()`函数加载鸢尾花数据集，然后使用`data`、`target`、`feature_names`和`target_names`属性分别输出鸢尾花数据集的属性信息。