# 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。