Python打卡训练营学习记录Day7-优快云博客

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data =pd.read_csv("heart.csv")
print(data.info())
print(data.head(10))
# age：年龄
# sex：性别
# cp：胸痛类型
# trestbps：静息血压
# chol：胆固醇
# fbs：空腹血糖
# restecg：静息心电图
# thalach：最大心率
# exang：运动诱发心绞痛
# oldpeak：旧峰值（医学上常指运动后 ST 段压低）
# slope：斜率
# ca：冠状动脉（钙化情况）
# thal：地中海贫血（或心肌灌注等医学相关指标）
# target：目标
# 设置全局字体为支持中文的字体 (例如 SimHei)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 解决负号'-'显示为方块的问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#用柱状图查看样本的分布
sns.countplot(x='target',data=data)
plt.title('样本健康和患者的分布')
plt.xticks([0, 1], ['健康', '患者'])
plt.show()
#用直方图查看年龄的分布
sns.histplot(x='age',data=data,kde=True)
plt.title('年龄的分布')
plt.show()
#绘制年龄在健康和患者之间的关系图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.histplot(x='age', data=data[data['target'] == 0], kde=True, color='blue', label='健康')
sns.histplot(x='age', data=data[data['target'] == 1], kde=True, color='red', label='患者')
plt.title('年龄在健康和患者之间的关系图')
plt.legend()
plt.show()
#查看样本中性别的分布
sns.countplot(x='sex',data=data)
plt.title('样本中性别分布')
plt.xticks([0, 1], ['女性', '男性'])
plt.show()
#由于样本中男性样本明显多于女性样本，我们可以查看男性和女性在健康和患者之间的关系
sns.countplot(x = 'target', data = data, hue = 'sex')         
plt.xticks([0, 1], ['健康', '患者'])
plt.legend(labels=['女性', '男性'], title='性别')   
plt.show()              
#用箱线图查看静息血压和样本之间的关系
sns.boxplot(x='target', y='trestbps', data=data)
plt.title('静息血压和样本之间的关系')
plt.xticks([0, 1], ['健康', '患者'])
plt.show()