近年來，糖尿病成為一個世界范圍內的健康難題。針對糖尿病的預測和診斷，計算機科學的進步對其解決提供了新的思路和方法。其中，Python語言得到了廣泛的應用。下面將介紹Python在糖尿病預測分析中的應用。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 導入數據集
data = pd.read_csv('diabetes.csv')
# 數據集的值與列表示
columns = ['pregnant', 'glucose', 'bp', 'skin', 'insulin', 'bmi', 'pedigree', 'age', 'label']
data.columns = columns
# 將數據集切分為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:,:8], 
data.iloc[:,8], 
test_size=0.2, 
random_state=50)
# 構建邏輯回歸模型，訓練數據并進行預測
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train, y_train)
y_pred = logreg.predict(X_test)
# 打印預測結果
print('Accuracy of logistic regression classifier on test set: {:.2f}'.format(logreg.score(X_test, y_test)))

以上是Python的代碼示例，通過導入數據集和構建邏輯回歸模型，訓練數據并進行預測。最后打印預測結果。這個模型通過訓練數據集進行訓練，并通過測試數據集進行驗證，輸出預測結果的準確度。

總而言之，Python為糖尿病預測提供了一種快速有效的方法。Python具有易于學習和使用的特點，使用Python可以幫助醫學研究者更好地了解糖尿病的預防和治療，從而更好地保障人類健康。