使用VIM包将iris和sleep数据集进行可视化，其中iris数据集中的缺失值按照比例呈现，sleep数据集中的缺失值按照数目呈现

在Vim编辑器环境下，通常我们不会直接在Vim内进行数据分析和可视化，因为Vim主要用于文本编辑而不是数据处理或图形展示。不过，你可以借助一些外部工具如R、Python（通过Jupyter或VSCode插件）、Excel等配合Vim进行这个任务。

首先，你需要将iris和sleep数据集加载到像Python（Pandas库）或R这样的统计分析环境中，因为它们有内置的函数处理缺失值并进行可视化。对于缺失值的呈现，Pandas（Python）可以计算百分比并用颜色编码，而R则可以用`is.na()`函数统计缺失值的数量。

对于iris数据集，你可以这样做：
1. 导入必要的库（如pandas和seaborn）

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set(style="whitegrid")

2. 加载iris数据，并检查缺失值

iris = pd.read_csv("iris.csv") # 假设iris.csv是文件名
missing_iris = iris.isnull().sum()

3. 可视化iris的缺失值百分比

plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(missing_iris, cmap='viridis')

对于sleep数据集，步骤类似，只是计数缺失值：

sleep = pd.read_csv("sleep.csv") # 假设sleep.csv是文件名
num_missing_sleep = sleep.isna().sum()

4. 对于睡眠数据，可能会直接显示一个条形图或者直方图表示每个变量的缺失值数量

完成上述操作后，保存图表并从外部查看结果。如果你需要在Vim中预览图表，可能需要将生成的图片文件导入Vim或将其导出为PDF格式。