def target_percent(): trace = go.Pie(labels = ['健康样本','患病样本'], values = data['Outcome'].value_counts(), textfont=dict(size=12), opacity = 0.8, marker=dict(colors=['lightskyblue', 'gold'], line=dict(color='#000000', width=3.0))) layout = dict(title = '样本构成',title_font=dict(size=20), title_x=0.49, title_y=0.95) fig = dict(data = [trace], layout=layout) py.iplot(fig) target_count() target_percent()

这是一段 Python 代码，用于生成一个饼图，展示样本中健康和患病样本的比例。其中，`data`是一个数据集，`Outcome`是数据集中的一个特征，代表样本的分类。`go`、`trace`、`layout`、`py`都是在使用 Plotly 库时需要导入的模块或函数。这段代码的作用是可视化数据集中健康和患病样本的比例，以便更好地理解数据集的特征。

相关问题

def target_percent(): trace = go.Pie(labels = ['健康样本','患病样本'], values = data['Outcome'].value_counts(), textfont=dict(size=12), opacity = 0.8, marker=dict(colors=['lightskyblue', 'gold'], line=dict(color='#000000', width=2.0)))如何将这段代码的标题设置在中央

要将这段代码的标题设置在中央，你可以使用Plotly的layout属性来实现。具体的做法是在绘制图表之前，先设置一个layout，将它的title属性设置为你想要的标题，并将它的x和y属性都设置为0.5，如下所示：

import plotly.graph_objs as go

def target_percent():
    trace = go.Pie(labels = ['健康样本', '患病样本'],
                   values = data['Outcome'].value_counts(),
                   textfont=dict(size=12),
                   opacity = 0.8,
                   marker=dict(colors=['lightskyblue', 'gold'],
                   line=dict(color='#000000', width=2.0)))

    layout = go.Layout(title='样本分布', title_font=dict(size=20), title_x=0.5, title_y=0.5)

    fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)
    fig.show()

在这个layout中，`title_x`和`title_y`属性都设置为0.5，表示将标题水平和垂直居中。如果你想要更改标题字体大小，可以使用`title_font`属性，将它的size属性设置为你想要的字体大小即可。

def target_percent(): trace = go.Pie(labels = ['healthy','diabetic'], values = data['Outcome'].value_counts(), textfont=dict(size=15), opacity = 0.8, marker=dict(colors=['lightskyblue', 'gold'], line=dict(color='#000000', width=1.5))) layout = dict(title = 'Distribution of Outcome variable') fig = dict(data = [trace], layout=layout) py.iplot(fig) p=sns.heatmap(data.corr(), annot=True,cmap ='hot')

这段代码看起来像是用Python的Plotly库和Seaborn库对数据进行可视化处理。其中，`go.Pie()`函数生成饼图，`data['Outcome'].value_counts()`是对数据中“Outcome”变量的统计，`sns.heatmap()`函数绘制热力图，`data.corr()`是对数据的相关性进行计算。这段代码的作用可能是展示数据的分布情况和相关性。