44、医疗数据的可视化与分析：现状、挑战与机遇

医疗数据的可视化与分析：现状、挑战与机遇

1. 数据理解与可视化基础

在处理数据集时，为了更好地理解数据，我们可以使用直方图。直方图主要用于可视化和理解数值数据或图像数据的概率分布。例如，通过展示数据集特征的直方图输出，我们可以直观地看到患者患病和未患病的数量情况。以下是相关代码示例：

# 统计患者患病和未患病的数量
df.target.value_counts()

输出结果如下：

1 526
0 499
Name: target, dtype: int64

同时，我们还可以使用 seaborn 库的 countplot 函数进行可视化展示：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制患者患病和未患病的数量柱状图
sns.countplot(x='target', data=df)
plt.show()

2. 高级可视化方法

2.1 热力图（Heatmap）

热力图通过颜色来表示电子表格中的数值，不同颜色代表最小、中间和最大范围的值。它依赖于数值数据，以“房价预测”数据集为例，该数据集中的属性均为数值型。以下是绘制热力图的具体步骤：
- 步骤 1 ：导入所需的库。