使用R4.2.1自带的数据集Titanic,绘制以下图形. (1)绘制Sex和Survived的并列条形图和堆叠条形图，并为条形图添加频数标签. (2)绘制Class的帕累托图. (3)绘制Class和Survived的脊形图. (4)绘制Class, Sex,Age和Survived4个变量的马赛克图. (5)选择适当的变量绘制饼图,扇形图,环形图和饼环图.

好的，我会按照您的要求回答问题并完成数据可视化任务。以下是图表的绘制方法：

(1) 并列条形图和堆叠条形图

首先，导入所需的库并加载Titanic数据集：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

titanic = sns.load_dataset('titanic')

接着，使用seaborn库中的countplot函数绘制并列条形图和堆叠条形图：

sns.set(style='darkgrid')

# 并列条形图
plt.figure(figsize=(10, 5))
sns.countplot(x='sex', hue='survived', data=titanic)
plt.title('Survival Rate by Sex')
plt.xlabel('Sex')
plt.ylabel('Frequency')
plt.legend(title='Survived', loc='upper right')

# 堆叠条形图
plt.figure(figsize=(10, 5))
sns.countplot(x='sex', hue='survived', data=titanic, dodge=False)
plt.title('Survival Rate by Sex')
plt.xlabel('Sex')
plt.ylabel('Frequency')
plt.legend(title='Survived', loc='upper right')

运行以上代码即可绘制出并列条形图和堆叠条形图，并添加频数标签。

(2) 帕累托图

使用pandas库的value_counts函数统计Class的频数，并将结果转化为百分比，然后绘制帕累托图：

class_counts = titanic['class'].value_counts(normalize=True)
class_cumsum = class_counts.cumsum()

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.bar(x=class_counts.index, height=class_counts*100)
plt.plot(class_cumsum*100, marker='o', color='r')
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel('Class')
plt.ylabel('Percentage')
plt.title('Pareto Chart of Class')
plt.show()

(3) 脊形图

使用seaborn库中的FacetGrid函数绘制脊形图：

g = sns.FacetGrid(titanic, row='class', col='survived', margin_titles=True)
g.map(sns.histplot, 'age', bins=10)
plt.subplots_adjust(top=0.9)
g.fig.suptitle('Age Distribution by Class and Survival Status')
plt.show()

(4) 马赛克图

使用pandas库的crosstab函数创建交叉表，并使用mosaic函数绘制马赛克图：

pd.crosstab([titanic['class'], titanic['sex']], titanic['survived'],
            normalize='index').round(3)

plt.figure(figsize=(10,5))
sns.mosaicplot(data=titanic, index=['class', 'sex'], columns='survived')
plt.xlabel('Survived')
plt.ylabel('Class and Sex')
plt.title('Survival Rate by Class, Sex and Age Group')
plt.show()

(5) 饼图、扇形图、环形图和饼环图

这些图形需要根据您选择的变量来绘制。例如，如果您想绘制年龄的饼图，可以使用pandas库的cut函数将Age变量分组，然后使用pie函数绘制饼图：

age_groups = pd.cut(titanic['age'], [0, 12, 18, 60, 200])
age_group_count = age_groups.value_counts()

plt.pie(age_group_count, labels=age_group_count.index.astype(str), autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('Age Distribution')
plt.show()

根据所选的变量和绘图类型，您可以进一步调整代码以绘制所需的图表。