泰坦尼克号数据可视化 pychart

泰坦尼克号数据可视化是一个常见的数据分析项目，通常用于探索历史灾难中的乘客信息，如性别、年龄、等级等，以及它们与生存率之间的关系。PyChart，虽然不是直接用于泰坦尼克数据可视化的库，但如果要用Python进行图表展示，可以考虑使用matplotlib、seaborn或plotly等流行的可视化工具。

例如，你可以这样做：

1. 导入所需库：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加载泰坦尼克号数据：

titanic_data = pd.read_csv("titanic.csv") # 假设数据存储在一个CSV文件中

3. 数据清洗和预处理：

# 删除缺失值或处理分类变量
titanic_data.dropna(subset=['Survived'], inplace=True)

4. 绘制生存率的柱状图或饼图：

sns.countplot(x='Survived', data=titanic_data)
plt.xlabel('生存状态')
plt.ylabel('人数')
plt.title('泰坦尼克号乘客生存情况')
plt.show()

5. 可视化更复杂的关系，比如年龄和存活率的分布，可以使用散点图或箱线图：

sns.boxenplot(x='Age', y='Survived', data=titanic_data)
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('生存')
plt.title('年龄对生存的影响')
plt.show()