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Iris数据集，也成为“鸢尾花卉数据集”，是一类多重变量分析、并常用于分类实验的数据集，由Fisher于1936年收集整理。
Iris数据集包含了150行数据，包括3种鸢尾花种类（山鸢尾、虹膜锦葵、变色鸢尾）各50各样品。
鸢尾花数据集包含4个特征和1个目标值。这4个特征确定了单株鸢尾花的下列植物学特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度
20221113 byp
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import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 正常显示负号

iris = load_iris()
# 把数据转换成dataframe的格式
# iris_d = pd.DataFrame(iris['data'], columns=['Sepal_Length', 'Sepal_Width', 'Petal_Length', 'Petal_Width'])
iris_d = pd.DataFrame(iris['data'], columns=['花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度'])
# iris_d['Species'] = iris.target
iris_d['种类'] = iris.target


def iris_datasets():
    print("鸢尾花数据集的返回集：\n", iris)
    print("鸢尾花的特征值：\n", iris["data"])
    print("数据集为：\n", iris.data.shape)
    print("鸢尾花的目标值：\n", iris.target)
    print("鸢尾花特征的名字：\n", iris.feature_names)
    print("鸢尾花目标值的名字：\n", iris.target_names)
    print("鸢尾花的描述：\n", iris.DESCR)


def plot_iris(iris, col1, col2):
    # 创建空白画布
    plt.figure(figsize=(6, 8), facecolor="white")  # facecolor设置画布的颜色
    # 背景颜色
    plt.rcParams["axes.facecolor"] = "white"  # s设置坐标轴颜色
    # sns.lmplot(x=col1, y=col2, data=iris, hue="Species", fit_reg=False)
    sns.lmplot(x=col1, y=col2, data=iris, hue="种类", fit_reg=False)
    plt.xlabel(col1)
    plt.ylabel(col2)
    # plt.title('鸢尾花种类分布图')
    plt.title("鸢尾花种类分布图", x=0.5, y=1, fontsize=10, pad=1)
    # x:标题相对于绘制的图形横轴的位置, 0则表示最左边,1则表示靠最右边；
    # y:标题相对于绘制的图形纵轴的位置, 0则表示最下边,1则表示靠最上边；
    # plt.subplots_adjust(top=0)
    plt.savefig('Iris.png', dpi=300)
    """ savefig(fname, dpi=None, facecolor='w', edgecolor='w',
            orientation='portrait', papertype=None, format=None,
            transparent=False, bbox_inches=None, pad_inches=0.1,
            frameon=None, metadata=None)"""
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    iris_datasets()
    # plot_iris(iris_d, 'Petal_Width', 'Sepal_Length')
    plot_iris(iris_d, '花瓣宽度', '花萼长度')