使用 Python Matplotlib 绘制鸢尾花数据集散点图

这段代码使用 plt.scatter 函数绘制散点图来可视化鸢尾花数据集中的两个特征。

首先，使用 plt.scatter 函数绘制了前 50 个样本（属于'Iris-setosa' 类别）的散点图。其中，data[:50, 2] 表示取数据数组中前 50 个样本的第 2 列作为 x 轴坐标，data[:50, 3] 表示取数据数组中前 50 个样本的第 3 列作为 y 轴坐标。c='b' 表示将散点的颜色设置为蓝色，label='Iris-setosa' 表示设置散点的标签为'Iris-setosa'。

然后，使用 plt.scatter 函数绘制了第 100 到第 150 个样本（属于'Iris-versicolor' 类别）的散点图。其中，data[100:150, 2] 表示取数据数组中第 100 到第 150 个样本的第 2 列作为 x 轴坐标，data[100:150, 3] 表示取数据数组中第 100 到第 150 个样本的第 3 列作为 y 轴坐标。c='orange' 表示将散点的颜色设置为橙色，label='Iris-versicolor' 表示设置散点的标签为'Iris-versicolor'。

这段代码的目的是绘制两个类别的样本在特征空间中的散点图，以便可视化并观察它们在两个特征维度上的分布情况。