1、分析diabetes数据集并绘制带有图像的图表 要求：横坐标是怀孕次数，纵坐标是该怀孕次数孕妇的平均年龄，图表中指向点的文本信息是该怀孕次数孕妇得糖尿病的总人数。图表中的图像得有

好的，我会根据你的要求重新为你绘制图表，并添加图像。

首先，我们需要导入必要的库和数据集：

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

# 导入数据集
data = pd.read_csv('diabetes.csv')

接下来，我们可以根据怀孕次数来计算平均年龄和得糖尿病的总人数：

pregnancies = data['Pregnancies'].unique()
avg_age = []
diabetes_count = []

for p in pregnancies:
    subset = data[data['Pregnancies'] == p]
    avg_age.append(subset['Age'].mean())
    diabetes_count.append(subset['Outcome'].sum())

然后，我们可以绘制散点图，并在每个点上添加文本信息：

# 绘制散点图
plt.scatter(pregnancies, avg_age, s=diabetes_count, alpha=0.5)

# 添加文本信息
for i, txt in enumerate(diabetes_count):
    plt.annotate(txt, (pregnancies[i], avg_age[i]))

# 添加标签和标题
plt.xlabel('Pregnancies')
plt.ylabel('Average Age')
plt.title('Diabetes and Pregnancies')

# 添加图例
plt.legend(['Diabetes Count'])

# 显示图像
plt.show()

最后，我们可以添加一张图片作为背景图像。比如，我们可以添加一张糖尿病相关的图片：

# 加载图片
img = plt.imread('diabetes.jpg')

# 绘制背景图像
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img, extent=[-1, 20, 10, 60])

# 绘制散点图
plt.scatter(pregnancies, avg_age, s=diabetes_count, alpha=0.5)

# 添加文本信息
for i, txt in enumerate(diabetes_count):
    plt.annotate(txt, (pregnancies[i], avg_age[i]))

# 添加标签和标题
plt.xlabel('Pregnancies')
plt.ylabel('Average Age')
plt.title('Diabetes and Pregnancies')

# 添加图例
plt.legend(['Diabetes Count'])

# 显示图像
plt.show()

绘制出的图像中，散点的大小代表了该怀孕次数孕妇得糖尿病的总人数，越大表示该怀孕次数的糖尿病患者人数越多。背景图像可以让图表更加生动有趣。