在Python中，你可以使用`sklearn`库来调用鸢尾花数据集。以下是调用鸢尾花数据集的步骤和示例代码：
1. 确保你已经安装了`scikit-learn`库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：
```
pip install scikit-learn
2. 导入必要的库：```pythonfrom sklearn.datasets import load_iris
3. 加载鸢尾花数据集：
```python
iris = load_iris（）
4. 获取特征数据（`X`）和标签数据（`y`）：```pythonX = iris.data
y = iris.target
5. （可选）将数据集分为训练集和测试集：
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, test_size=0.2, random_state=42）
6. （可选）创建并训练一个机器学习模型，例如逻辑回归模型：```pythonfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression（max_iter=200）
model.fit（X_train, y_train）
7. （可选）使用测试集进行预测，并计算准确率：
```python
y_pred = model.predict（X_test）
accuracy = accuracy_score（y_test, y_pred）
print（f"Accuracy: {accuracy}"）
以上步骤展示了如何加载鸢尾花数据集，进行基本的数据处理，以及训练一个简单的机器学习模型。你可以根据具体需求进行相应的修改和扩展。