基于Jupyter实现糖尿病病情预测系统 系统各模块功能实现 数据可视化模块 功能要求：可通过散点图查看不同属性之间的关联关系；可通过柱状图查看不同分类类型的数量比较；可通过饼图查看不同分类类型的占比；可通过折线图查看变化的趋势等。

好的，下面是一些用于数据可视化模块的Python代码示例，您可以在Jupyter Notebook中运行这些代码来实现可视化功能：

1. 散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

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

# 绘制散点图
plt.scatter(df['Glucose'], df['BMI'])
plt.xlabel('Glucose')
plt.ylabel('BMI')
plt.title('Glucose vs BMI')
plt.show()

2. 柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

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

# 统计不同分类类型的数量
counts = df['Outcome'].value_counts()

# 绘制柱状图
plt.bar(counts.index, counts.values)
plt.xlabel('Outcome')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Diabetes Outcome')
plt.show()

3. 饼图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

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

# 统计不同分类类型的占比
counts = df['Outcome'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.pie(counts.values, labels=counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Diabetes Outcome')
plt.show()

4. 折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

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

# 统计不同年龄段的BMI均值
age_bmi = df.groupby('Age')['BMI'].mean()

# 绘制折线图
plt.plot(age_bmi.index, age_bmi.values)
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('BMI')
plt.title('BMI Trend by Age')
plt.show()

以上代码示例仅供参考，具体的可视化需求可以根据实际情况进行调整和修改。