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。

相关问题

ax= px.histogram(data,x= "Age", template= "plotly",color= "Outcome",title='不同年龄患糖尿病情况') ax.show()如何将其设置为中文

要将图像属性设置为中文，可以使用 Plotly 的 layout 属性来设置。具体可以在 layout 中设置 xaxis、yaxis 和 title 的属性，并使用中文字符集来避免中文乱码问题，如下所示：

import plotly.express as px
import plotly.io as pio

# 加载数据
data = px.data.diabetes()

# 绘制直方图
fig = px.histogram(data, x='Age', color='Outcome', template='plotly', 
                   title='不同年龄患糖尿病情况')

# 设置图像属性为中文
fig.update_layout(
    xaxis_title='年龄',
    yaxis_title='数量',
    title=dict(text='不同年龄患糖尿病情况', font=dict(family='SimHei')),
    font=dict(family='SimHei')
)

# 显示图像
pio.show(fig)

其中，`font=dict(family='SimHei')` 用于设置字体为中文 SimHei 字体。其他属性的设置与英文属性设置方式相同。

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。