data['type'].value_counts()/len(data)

这段代码主要是用来计算数据集中每个类别所占的比例，可以分为以下几个步骤：

1. `data['type']` 表示提取数据集中所有样本的类型信息，返回一个包含所有类型标签的 Series 对象。
2. `value_counts()` 对这个 Series 对象进行统计，得到每个类型出现的次数，返回一个新的 Series 对象。
3. `/len(data)` 将每个类型出现的次数除以数据集中样本的总数，得到每个类型所占的比例，返回一个新的 Series 对象。

最终结果是一个 Series 对象，其中索引为每个类型的名称，值为每个类型所占的比例。例如，如果数据集中有 100 个样本，其中 60 个属于类型 A，30 个属于类型 B，10 个属于类型 C，那么执行上述代码后的输出结果会是：

A    0.6
B    0.3
C    0.1

表示类型 A 占比 60%，类型 B 占比 30%，类型 C 占比 10%。

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sns.countplot(x='smoking_history', data=df) for i in range(len(df['smoking_history'].value_counts().index)): plt.text(i, df['smoking_history'].value_counts()[i], df['smoking_history'].value_counts()[i], ha='center', va='bottom')

这段代码是用来生成一个烟草使用历史的计数条形图，并在每个条形上添加相应的计数值。其中，sns.countplot() 函数用于生成计数条形图，x 参数指定了要绘制的变量名，data 参数指定了数据集。接下来的 for 循环用于在每个条形上添加计数值。在循环中，i 表示当前条形的索引，df['smoking_history'].value_counts().index 返回的是所有唯一的烟草使用历史，df['smoking_history'].value_counts() 返回的是每个历史出现的次数。plt.text() 函数用于在当前条形的中心位置添加计数值，并将 ha 和 va 参数分别设置为 'center' 和 'bottom'，以使文本水平居中且垂直底部对齐。

# Bar plot for gender sns.countplot(x='gender', data=df) for i in range(len(df['gender'].value_counts().index)): plt.text(i, df['gender'].value_counts()[i], df['gender'].value_counts()[i], ha='center', va='bottom') plt.title('Gender Distribution') plt.show()

这段代码使用 Seaborn 和 Matplotlib 函数库绘制了一个垂直条形图，用于显示糖尿病数据集中男女患者的数量分布情况。首先，使用 `sns.countplot` 函数创建一个计数图，其中 `x='gender'` 表示按性别进行计数并绘制条形图，而 `data=df` 表示使用 `df` 数据帧中的数据。接下来，使用 `for` 循环和 `plt.text` 函数，在每个条形图的顶部添加计数值。最后，使用 `plt.title` 函数添加标题，使用 `plt.show` 函数显示图像。