给一组数据编写一个预处理脚本，使其能够用于机器学习模型的训练。


数据：鸢尾花数据集
处理步骤：删除列“编号”，将列“类别”转换为数字（例如，“Setosa”为0，“Versicolor”为1，“Virginica”为2），并将数据集分为70%的训练数据和30%的测试数据。
```
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
df = pd.read_csv("iris.csv")

# 删除编号列
df.drop("编号", axis=1, inplace=True)

# 将类别列转换为数字
class_dict = {"Setosa": 0, "Versicolor": 1, "Virginica": 2}
df['类别'] = df['类别'].map(class_dict)

# 划分数据集
train, test = train_test_split(df, test_size=0.3)
```

说明：

* 导入pandas库和train_test_split类别
* 读取文件iris.csv
* 删除"编号"列
* 设立一个字典class_dict表示原来类别和对应数字
* 将原始类别列映射为数字，并将其更新到数据集df中
* 使用train_test_split函数来将df划分为训练和测试数据集。划分比率为70%:30%。