def target_percent(): trace = go.Pie(labels = ['健康样本','患病样本'], 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 = '样本构成') fig = dict(data = [trace], layout=layout) py.iplot(fig)

这段代码定义了一个函数 `target_percent()`，它使用 Plotly 库中的 `go.Pie()` 函数来绘制一个饼图，该饼图显示数据集中患病样本和健康样本的百分比。`values` 参数使用了 `data['Outcome'].value_counts()`，它返回了一个 Pandas Series，其中包含了 `Outcome` 列中各个取值的计数。`labels` 参数设置了饼图中各个部分的标签，`colors` 参数设置了各个部分的颜色，`textfont` 参数设置了文本的字体大小，`opacity` 参数设置了图形的透明度，`line` 参数设置了饼图中各个部分的边框线的颜色和宽度。最后，函数将饼图及其布局打包成字典，调用 Plotly 的 `iplot()` 函数将其绘制出来。