TEMPLATE+=ax

`TEMPLATE+=ax` 不是 Qt 官方提供的标准项目模板。可能是某些特定的第三方框架或应用程序所定义的一种自定义模板类型。因此，无法提供关于 `TEMPLATE+=ax` 的详细信息。

在 Qt 项目文件中，可以使用 `TEMPLATE+=` 关键字来指定项目的类型或模板。Qt 官方提供的标准模板类型包括 `app`、`lib`、`console`、`staticlib`、`dll`、`qmlapp`、`qmlproject`、`qbsproject` 和 `subdirs`。如果您遇到了其他模板类型，建议查看相关框架或应用程序的文档或说明。

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import plotly.express as px import plotly.io as pio ax= px.histogram(data,x= "Age", template= "plotly",color= "Outcome",title='Age distribution') ax.show() ax= px.scatter(data,x= "Glucose",y= "Age",marginal_x='histogram', marginal_y='histogram',size="Age", size_max=20, template= "plotly",color= "Outcome",title="age and glucose correlation") ax.show()

这是使用 Python 中的 Plotly 库进行数据可视化的示例代码。具体来说，代码中使用了 Plotly Express 模块和 Plotly IO 模块进行直方图和散点图的绘制。

在第一行中，导入了 Plotly Express 模块和 Plotly IO 模块。其中，Plotly Express 提供了一些方便的函数和类，可以帮助我们快速地生成各种图表。而 Plotly IO 则提供了一些 I/O 相关的功能，如读取和写入数据文件等。

在第二行中，使用了 px.histogram() 函数绘制了一个直方图。其中，data 参数表示要绘制的数据，x 参数表示要绘制的属性，template 参数表示使用的图表模板，color 参数表示按照某一属性进行颜色区分，title 参数表示图表的标题。最后，使用 ax.show() 函数将图表显示出来。

在第三行中，使用了 px.scatter() 函数绘制了一个散点图。其中，data 参数表示要绘制的数据，x 参数和 y 参数表示要绘制的属性，marginal_x 和 marginal_y 参数表示在 x 轴和 y 轴上分别增加一个直方图，size 参数表示点的大小，size_max 参数表示点的最大大小，template 参数表示使用的图表模板，color 参数表示按照某一属性进行颜色区分，title 参数表示图表的标题。最后，使用 ax.show() 函数将图表显示出来。

ax= px.histogram(data,x= "Age", template= "plotly",color= "Outcome",title='不同年龄患糖尿病情况') ax.show()

这段代码使用了 Plotly 绘制直方图，展示了不同年龄段患糖尿病情况的分布。其中，使用了数据集中的“Age”列作为 x 轴，以“Outcome”列的不同取值作为颜色区分，使用了默认的 Plotly 模板“plotly”，设置了标题为“不同年龄患糖尿病情况”。最后调用了 show() 方法来展示绘制出的直方图。但是，这段代码没有对图像属性进行中文设置。如果需要将图像属性设置为中文，可以参考我上一个回答中的示例代码。