写一个Python程序解决与糖尿病有关的8个指标与得糖尿病的关联程度，并画图显示出来

好的，我可以帮你写一个Python程序来解决这个问题，但需要提供糖尿病8个指标的数据集，例如PIMA Indians Diabetes Dataset。

以下是实现代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
diabetes_data = pd.read_csv('diabetes.csv')

# 分离特征和标签
X = diabetes_data.drop(columns=['Outcome'])
y = diabetes_data['Outcome']

# 使用Seaborn绘制热力图来查看各个特征之间的相关性
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(diabetes_data.corr(), annot=True)
plt.title('Correlation Heatmap')
plt.show()

# 计算各个特征与标签的相关性
correlations = diabetes_data.corr()['Outcome'].drop('Outcome')
print(correlations)

# 绘制各个特征与标签的散点图
fig, axs = plt.subplots(ncols=2, nrows=4, figsize=(20, 20))
index = 0
axs = axs.flatten()
for k, v in correlations.items():
    sns.scatterplot(x=k, y='Outcome', data=diabetes_data, ax=axs[index])
    index += 1
plt.show()

该程序使用了Pandas、Seaborn和Matplotlib库。首先读取数据集，并将特征和标签分离。然后，使用Seaborn绘制热力图来查看各个特征之间的相关性，并计算各个特征与标签的相关性。最后，使用Matplotlib绘制各个特征与标签的散点图，以显示它们之间的关联程度。

你可以将程序保存为一个.py文件并执行它，然后就可以看到热力图和散点图了。