利用python对导入的excel数据集中的字段进行基本统计分析可视化外，怎么通过python可视化分析字段间的关系，例如血压、性别、年龄等因素是否与糖尿病相关等？

可以使用Python中的可视化库（如Matplotlib、Seaborn、Plotly等）来分析字段间的关系。

以下是一些可能有用的方法：

1. 相关性热图：使用Seaborn库中的heatmap函数，绘制一个热图，用颜色表示不同变量之间的相关性。例如，以下代码可以绘制一个糖尿病数据集中各个变量之间的相关性热图。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
df = pd.read_excel('diabetes_dataset.xlsx')

# 计算相关性系数
corr = df.corr()

# 绘制相关性热图
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

2. 散点图矩阵：使用Seaborn库中的pairplot函数，绘制一个散点图矩阵，用于显示不同变量之间的关系。例如，以下代码可以绘制一个糖尿病数据集中各个变量之间的散点图矩阵。

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 导入数据集
df = pd.read_excel('diabetes_dataset.xlsx')

# 绘制散点图矩阵
sns.pairplot(df)

3. 箱线图：使用Seaborn库中的boxplot函数，绘制一个箱线图，用于显示不同变量之间的分布情况。例如，以下代码可以绘制一个糖尿病数据集中不同性别之间的血压分布情况的箱线图。

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 导入数据集
df = pd.read_excel('diabetes_dataset.xlsx')

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x='Sex', y='BloodPressure', data=df)

4. 直方图和密度图：使用Seaborn库中的distplot函数，绘制直方图和密度图，用于显示不同变量之间的分布情况。例如，以下代码可以绘制一个糖尿病数据集中年龄分布情况的直方图和密度图。

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 导入数据集
df = pd.read_excel('diabetes_dataset.xlsx')

# 绘制直方图和密度图
sns.distplot(df['Age'])

综上所述，通过Python中的可视化库，我们可以很方便地分析字段间的关系，并发现不同变量之间的关联。