Python.Spyder绘制散点图，过程已有，但不是很理解，求详解

我是个Spyder使用者小白这是我们的一个简单作业:用代码绘制这个图

这是我同学的代码:

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris() 

x,y = iris.data, iris.target
a=x[:,0]
b=x[:,1]
plt.scatter(a[0:49],b[0:49],30,label='Iris-Setosa')
plt.scatter(a[50:99],b[50:99],30,label='Iris-Versicolour')
plt.xlabel('Sepal length', fontsize = 18)
plt.ylabel('Sepal width', fontsize = 18)
plt.legend(loc=1)
plt.show()

但问题是我看不懂，有没有大佬可以详细解释一下，怎么突然就把那个散点图画下来了
注:底子很弱

import matplotlib.pyplot as plt# 导入绘图库包
from sklearn.datasets import load_iris# 导入sklearn载入的数据
iris = load_iris()     # 载入鸢尾花的数据
x,y = iris.data, iris.target # x,y分别载入鸢尾花的标签，类别
a=x[:,0] # 标签的第一列：
b=x[:,1] # 标签的第二列
# 绘制第一类点（分好类的，带顺序的，每50个是一类），label是显示图片中的标签，右上角那个对应
plt.scatter(a[0:49],b[0:49],30,label='Iris-Setosa') 
plt.scatter(a[50:99],b[50:99],30,label='Iris-Versicolour') 
plt.xlabel('Sepal length', fontsize = 18) # 绘制x轴标签
plt.ylabel('Sepal width', fontsize = 18)    # 绘制y轴标签
plt.legend(loc=1)    # legend主要用来设置图例相关的内容，其中loc用来表示图例的具体位
# 一般情况下，loc属性设置为'best'就足够应付了，也就是0
plt.show() # 显示图片

这个是从sklearn载入的数据，其中的load_iris就是载入鸢尾花的数据，这个鸢尾花有两种，蓝色的点是Setosa鸢尾花，橘色的点是Verisicolour鸢尾花，并没有特别的意义。

如果有帮助，请采纳，多谢！