Seaborn Histplot: 血糖水平概率密度分布直方图可视化

要将给定的代码改写为使用 sns.histplot() 函数绘制直方图的组合，可以按照以下方式进行修改：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.histplot(data=d, x='avg_glucose_level(血糖)', hue='stroke', element='step', fill=False, palette=['#00FF7F', '#FFD700'])
plt.title('血糖水平概率密度分布', fontproperties='SimHei', fontsize=17)
plt.legend(title='Stroke', labels=['有中风', '无中风'], loc=1)
plt.show()

在修改后的代码中，首先使用 sns.histplot() 函数绘制直方图的组合。通过 data 参数指定数据集，x 参数指定要绘制的变量（这里是 'avg_glucose_level(血糖)'），hue 参数指定分组的变量（这里是 'stroke'），element='step' 参数表示以步进方式绘制直方图。

然后，使用 fill=False 参数取消填充直方图。

接下来，使用 palette 参数指定调色板，分别为 'stroke' 值为 1 和 0 的情况指定颜色。

然后，使用 plt.title() 函数设置标题，plt.legend() 函数设置图例，loc=1 参数将图例放置在右上角。

最后，调用 plt.show() 函数显示图形。

这样，就将原先使用 sns.kdeplot() 函数绘制的核密度图改写为使用 sns.histplot() 函数绘制直方图的组合。