下列语句导入鸢尾花数据集，按要求书写代码 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() target选择0和1(setosa,v

在Python中，你可以使用sklearn库中的`load_iris()`函数来导入鸢尾花数据集。如果你想仅选择目标变量（标签）为setosa和versicolor（通常它们对应的数值是0和1），你需要对数据进行筛选。以下是相应的代码：

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 这里 iris.target 返回的是分类的整数标签，所以直接筛选 setosa (0) 和 versicolor (1)
# 你可以使用布尔数组来过滤目标值
target_indices = (iris.target == 0) | (iris.target == 1)
selected_target = iris.target[target_indices]

# 为了获取包含特征和对应筛选后的标签的数据，可以这样做：
X_selected = iris.data[target_indices]
y_selected = selected_target

print("Selected target values:", y_selected)

这段代码首先加载了鸢尾花数据，然后创建了一个布尔数组，表示哪些样本的目标值是0或1。接着，它从原始数据集中选择了相应的特征（X）和标签（y）。请注意，`X_selected`将只包含目标为setosa和versicolor的样本的特征，而`y_selected`则包含对应的标签。