pd.options.display.float_format = "{:.2f}".format df = pd.read_csv("D:/noblemy/diabetes.csv") df.head() plt.hist(df['age'], bins=30, edgecolor='black') plt.title('Age Distribution') plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Count') plt.show()

看起来你展示了一段 Python 代码，它使用 pandas 和 matplotlib 库来加载和绘制糖尿病数据集中的患者年龄分布直方图。首先，通过设置 `pd.options.display.float_format` 变量以 2 位小数格式化浮点数，然后使用 `pd.read_csv` 函数从 CSV 文件中读取数据集，并将其存储在名为 `df` 的 DataFrame 对象中。接下来，使用 `df.head()` 函数显示前五行数据以进行检查。最后，使用 `plt.hist` 函数绘制患者年龄分布直方图，并使用 `plt.title`、`plt.xlabel` 和 `plt.ylabel` 函数添加标题和轴标签，并使用 `plt.show` 函数显示图形。

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import pandas as pd pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format

这段代码的意思是设置 Pandas 库中浮点数的输出格式，保留两位小数。具体来说，`pd.options.display.float_format` 是 Pandas 库中的一个选项，用于设置浮点数的输出格式。`'{:.2f}'.format` 是一个字符串格式化函数，表示保留两位小数的浮点数格式化字符串。将这个格式化字符串赋值给 `pd.options.display.float_format`，就可以实现 Pandas 库中浮点数的输出格式化。

解释：np.set_printoptions(precision=4) pd.set_option('display.max_rows', 20) pd.set_option('expand_frame_repr', False) pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format

这是在Python的Numpy和Pandas库中设置输出格式的语句。np.set_printoptions(precision=4) 设置输出浮点数的精度为小数点后4位，pd.set_option('display.max_rows', 20) 设置Pandas数据框（Dataframe）中最多显示20行，pd.set_option('expand_frame_repr', False) 设置不自动调整显示数据框的列宽，pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format 设置数据框中浮点数的输出格式为保留两位小数点，并加上千分位分隔符。