对糖尿病数据集中的字段进行基本统计分析可视化，还需分析字段间的关系，例如血压、性别、年龄等因素是否与糖尿病相关等。

非常好的问题！针对糖尿病数据集的基本统计分析和可视化，您可以使用Python中的Pandas和Matplotlib库来实现。

首先，您需要导入Pandas库并加载糖尿病数据集。您可以使用以下代码完成此操作：

import pandas as pd

# 加载糖尿病数据集
diabetes_df = pd.read_csv('diabetes.csv')

接下来，您可以使用Pandas库中的describe()函数来获取数据集中每个字段的基本统计信息，例如均值、标准差、最小值、最大值等。您可以使用以下代码完成此操作：

# 获取数据集中每个字段的基本统计信息
diabetes_df.describe()

接下来，您可以使用Matplotlib库中的各种函数来可视化糖尿病数据集中的各个字段。例如，您可以使用以下代码绘制血压字段的直方图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制血压字段的直方图
plt.hist(diabetes_df['BloodPressure'], bins=10, edgecolor='black')
plt.xlabel('Blood Pressure')
plt.ylabel('Number of Patients')
plt.title('Distribution of Blood Pressure')
plt.show()

此外，您可以使用Seaborn库来绘制更高级的可视化图表，例如糖尿病患者的年龄、性别和BMI之间的关系。您可以使用以下代码完成此操作：

import seaborn as sns

# 绘制糖尿病患者的年龄、性别和BMI之间的关系
sns.scatterplot(x='Age', y='BMI', hue='Outcome', data=diabetes_df)
plt.title('Relationship between Age, BMI and Diabetes Outcome')
plt.show()

这只是一些基本的统计分析和可视化技巧，您可以根据您的具体需要和数据集来进一步探索和分析字段间的关系，例如使用散点图、箱线图等。