在Biopython中，MarkovModel.train_visible()方法用于训练可见状态的数据。该方法接受一个可见状态的数据序列作为输入，并返回一个训练好的马尔可夫模型（Markov Model）。

以下是一个使用Biopython中的MarkovModel.train_visible()方法训练数据的示例代码：

from Bio.MarkovModel import MarkovModel

# 创建一个马尔可夫模型对象
model = MarkovModel()

# 定义可见状态的数据序列
visible_data = ['A', 'B', 'A', 'A', 'B', 'A', 'B']

# 使用MarkovModel.train_visible()方法训练数据
trained_model = model.train_visible(visible_data)

# 打印训练好的模型
print(trained_model)

在上面的示例中，我们首先创建了一个马尔可夫模型对象model。然后，我们定义了一个可见状态的数据序列visible_data，它包含了一系列可见状态，例如'A'和'B'。最后，我们使用model.train_visible()方法，将可见状态的数据序列作为参数传递给该方法进行训练，并将训练好的模型赋值给trained_model变量。

最后，我们打印了训练好的模型trained_model，以查看其详细信息。根据具体的数据和训练过程，打印结果可能会有所不同。