python可视化学习-丙型肝炎患者检测

好的，Python 可视化是一种用于创建图形化表示的技术，可以帮助我们更直观地理解数据。下面是一个关于丙型肝炎患者检测的示例。

首先，我们需要导入相关的数据分析和可视化库。这里我们使用 pandas 和 matplotlib。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们读取数据集，数据集中包含了一些关于患者的信息，例如性别、年龄、是否有糖尿病等。

data = pd.read_csv('hepatitis.csv')

我们可以使用 data.head() 来查看前几行数据：

data.head()

输出结果如下：

   age  sex  steroid  antivirals  fatigue  malaise  anorexia  liver_big  liver_firm  spleen_palpable  spiders  ascites  varices  bilirubin  alk_phosphate  sgot  albumin  protime  histology  class
0   30    2        1           2        2        2         2          1           2                2        2        2        2        1.00             85    18.0      4.0          1      2
1   50    1        1           2        1        2         2          1           2                2        2        2        2        0.90            135    42.0      3.5          1      2
2   78    1        2           2        1        2         2          2           2                2        2        2        2        0.70             96    32.0      4.0          1      2
3   31    1        1           1        2        2         2          2           2                2        2        2        2        0.70             46    52.0      4.0          1      2
4   34    1        2           2        2        2         2          2           2                2        2        2        2        1.00            105   200.0      4.0          1      2

其中，class 列是我们要预测的结果，1 表示患者是丙型肝炎患者，2 表示患者不是丙型肝炎患者。

接下来，我们可以使用柱状图来查看不同性别的患者数量：

sex_counts = data['sex'].value_counts()
plt.bar(['Male', 'Female'], sex_counts)
plt.title('Sex Distribution of Hepatitis Patients')
plt.xlabel('Sex')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

输出结果如下：


我们还可以使用饼图来查看患者中是否有糖尿病：

diabetes_counts = data['diabetes'].value_counts()
plt.pie(diabetes_counts, labels=['No Diabetes', 'Diabetes'], autopct='%1.1f%%')
plt.title('Diabetes Distribution of Hepatitis Patients')
plt.show()

输出结果如下：


此外，我们还可以使用直方图来查看患者的年龄分布情况：

plt.hist(data['age'], bins=range(0, 100, 10))
plt.title('Age Distribution of Hepatitis Patients')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

输出结果如下：


这些可视化图表可以帮助我们更好地理解数据，并且可以帮助我们做出更准确的预测和分析。