np.sum(diabetes.duplicated()==True)

根据您提供的代码，我猜测您在使用Python中的pandas库来处理糖尿病数据集（diabetes dataset）。您的代码是在计算数据集中重复行的数量，具体来说是计算duplicated函数返回True的数量，然后使用numpy库中的sum函数对结果进行求和。这个操作可以用来检查数据集是否包含重复行。如果结果为0，则说明数据集中没有重复行。

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X, y = shap.datasets.diabetes() X_display, y_display = shap.datasets.diabetes(display=True)

这段代码是使用 SHAP 库中自带的 diabetes 数据集，并将其分别赋值给 X, y 和 X_display, y_display 两个变量。其中，display=True 表示 X_display 中包含列名，并且是一个 pandas DataFrame 类型的数据。这个数据集是一个关于糖尿病患者的数据集，包含一些生理指标和一个指示疾病进展的指标。

# 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。