sns.boxplot(x='diabetes', y='bmi', data=df) plt.title('BMI vs Diabetes') plt.show()

这段代码是用来生成一个箱线图，用于比较不同糖尿病患者群体中BMI的分布情况。其中，sns.boxplot() 函数用于生成箱线图，x 参数指定了分类变量的名称，y 参数指定了数值变量的名称，data 参数指定了数据集。接下来，plt.title() 函数用于设置图表的标题为 'BMI vs Diabetes'，plt.show() 函数用于显示图表。通过箱线图，我们可以比较不同糖尿病患者群体中BMI的中位数、四分位数、异常值等分布情况，以便于研究其与糖尿病之间的关系。

相关问题

# 使用corr()函数计算数据集中各个特征之间的相关性系数，保存在corr变量中 corr = diabetes_data.corr() print(corr) # 使用heatmap()函数将相关性系数矩阵可视化成热力图 # annot=True表示在热力图上显示的相关性系数的值 sns.heatmap(corr, annot=True) # 结果可视化 fig, axs = plt.subplots(ncols=5, figsize=(20, 6)) sns.boxplot(x="Target", y="Plasma_glucose_concentration", data=diabetes_data, ax=axs[0]) sns.boxplot(x="Target", y="blood_pressure", data=diabetes_data, ax=axs[1]) sns.boxplot(x="Target", y="serum_insulin", data=diabetes_data, ax=axs[2]) sns.boxplot(x="Target", y="BMI", data=diabetes_data, ax=axs[3]) sns.boxplot(x='Target', y='Diabetes_pedigree_function',data=diabetes_data, ax=axs[4]) plt.show()

这段代码主要是用于数据集中各个特征之间的相关性分析和可视化呈现。首先，使用`corr()`函数计算数据集`diabetes_data`中各个特征之间的相关性系数，并将结果保存在`corr`变量中。然后，使用`heatmap()`函数将相关性系数矩阵可视化成热力图，其中`annot=True`表示在热力图上显示的相关性系数的值。接下来，使用`subplots()`函数创建一个包含5个子图的图形窗口，每个子图用于展示特征与目标变量之间的关系。最后，使用`boxplot()`函数在每个子图中绘制箱线图，并使用`show()`函数显示图形。

sns.boxplot(x='diabetes', y='age', data=df) plt.title('Age vs Diabetes') plt.show()

这段代码是用来生成一个箱线图，用于比较不同糖尿病患者群体中年龄的分布情况。其中，sns.boxplot() 函数用于生成箱线图，x 参数指定了分类变量的名称，y 参数指定了数值变量的名称，data 参数指定了数据集。接下来，plt.title() 函数用于设置图表的标题为 'Age vs Diabetes'，plt.show() 函数用于显示图表。通过箱线图，我们可以比较不同糖尿病患者群体中年龄的中位数、四分位数、异常值等分布情况，以便于研究其与糖尿病之间的关系。