dataFrame.triceps_sf_thickness.hist(bins = 50)

这是一个针对 Pandas 中的 DataFrame 对象进行的直方图统计操作，其中 `triceps_sf_thickness` 是一个数值型特征列，表示三头肌皮下脂肪厚度。`hist()` 函数表示对该特征进行直方图统计，并且 `bins=50` 表示将数据分成50个区间进行统计。因此，这段代码的作用是绘制数据集中三头肌皮下脂肪厚度的直方图，并将其分成50个区间进行统计，可以帮助我们更清楚地了解该特征在数据集中的分布情况，进而进行进一步的分析。

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dataFrame.no_times_pregnant.hist(bins = 18)

这是一个针对 Pandas 中的 DataFrame 对象进行的直方图统计操作，其中 `no_times_pregnant` 是一个数值型特征列，表示怀孕次数。`hist()` 函数表示对该特征进行直方图统计，并且 `bins=18` 表示将数据分成18个区间进行统计。因此，这段代码的作用是绘制数据集中怀孕次数的直方图，并将其分成18个区间进行统计，可以帮助我们更清楚地了解该特征在数据集中的分布情况，进而进行进一步的分析。

dataFrame.columns = ['no_times_pregnant','plasma_glucose_conc','diastolic_bp',\ 'triceps_sf_thickness','insulin','bmi',\ 'diabetes_pedigree_function','age','isDiabetic']

这段代码是将 dataFrame 数据框中的列名分别改为：'no_times_pregnant'、'plasma_glucose_conc'、'diastolic_bp'、'triceps_sf_thickness'、'insulin'、'bmi'、'diabetes_pedigree_function'、'age' 和 'isDiabetic'。这样做的目的是为了更好地理解和使用数据。每个列名都对应了数据集中的一个特征，例如 'plasma_glucose_conc' 是血浆葡萄糖浓度，'bmi' 是身体质量指数。这样的列名更加直观和易于理解。