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。

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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='Age distribution') ax.show()

这段代码使用了Plotly库，通过绘制直方图展示了数据集中年龄（Age）的分布情况，并按照糖尿病检测结果（Outcome）进行了区分。

具体来说，代码中的px.histogram()函数用于生成直方图，其中参数data表示所要绘制的数据集，x表示直方图要展示的数据列，template表示所选用的绘图模板，color表示按照哪一列数据进行颜色区分，title则表示图表的标题。

最后，通过ax.show()将生成的图表展示出来。