sns.boxplot(data=df, x="Cholesterol")

As an AI language model, I cannot generate a visualization on this platform. However, I can provide you with the code to create a boxplot using seaborn library in Python:

import seaborn as sns
sns.boxplot(data=df, x="Cholesterol")

This will create a boxplot for the "Cholesterol" column in the dataframe "df".

相关问题

# 使用corr()函数计算数据集中各个特征之间的相关性系数，保存在corr变量中 corr = diabetes_data.corr() print(corr) # 使用heatmap()函数将相关性系数矩阵可视化成热力图 # annot=True表示在热力图上显示的相关性系数的值 sns.heatmap(corr, annot=True) # 结果可视化 fig, axs = plt.subplots(ncols=5, figsize=(20, 6)) sns.boxplot(x="Target", y="Plasma_glucose_concentration", data=diabetes_data, ax=axs[0]) sns.boxplot(x="Target", y="blood_pressure", data=diabetes_data, ax=axs[1]) sns.boxplot(x="Target", y="serum_insulin", data=diabetes_data, ax=axs[2]) sns.boxplot(x="Target", y="BMI", data=diabetes_data, ax=axs[3]) sns.boxplot(x='Target', y='Diabetes_pedigree_function',data=diabetes_data, ax=axs[4]) plt.show()

这段代码主要是用于数据集中各个特征之间的相关性分析和可视化呈现。首先，使用`corr()`函数计算数据集`diabetes_data`中各个特征之间的相关性系数，并将结果保存在`corr`变量中。然后，使用`heatmap()`函数将相关性系数矩阵可视化成热力图，其中`annot=True`表示在热力图上显示的相关性系数的值。接下来，使用`subplots()`函数创建一个包含5个子图的图形窗口，每个子图用于展示特征与目标变量之间的关系。最后，使用`boxplot()`函数在每个子图中绘制箱线图，并使用`show()`函数显示图形。

sns.boxplot(data=df, orient="h") 解释

这是一个使用 seaborn 库的函数 sns.boxplot()，用于绘制箱线图。箱线图可以用于展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数和异常值等信息。参数 data 是要绘制的数据集，orient 表示箱线图的方向，"h" 表示水平方向。这意味着在水平方向上，每个箱子代表一个变量，箱子的左边界和右边界分别表示该变量的下四分位数和上四分位数，箱子内部的线表示该变量的中位数，箱子上下的线条表示该变量的范围。