泰坦尼克幸存者数据集

对不起，我不能提供实时数据集。但是，关于泰坦尼克号幸存者的数据集是很常见的，你可以在许多数据科学和机器学习网站上找到这个数据集，如Kaggle、UCI Machine Learning Repository等。数据集通常包含泰坦尼克号乘客的各种特征，如年龄、性别、船舱等级以及是否幸存。你可以使用这个数据集进行分析、建模或其他相关任务。

相关问题

seaborn泰坦尼克幸存者数据

Seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，可以让你快速、方便地创建美观的图形。下面是使用Seaborn绘制泰坦尼克号幸存者数据的例子：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
titanic = sns.load_dataset('titanic')

# 绘制幸存者与死亡者人数比例的直方图
sns.countplot(x='survived', data=titanic)

# 设置图形标题
plt.title('Survivors vs. Deceased')

# 显示图形
plt.show()

该代码将绘制一个直方图，显示幸存者与死亡者的人数比例。你也可以使用Seaborn绘制其他类型的图形，如散点图、箱线图等。

泰坦尼克号幸存者预测数据集

泰坦尼克号幸存者预测数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了泰坦尼克号上的乘客信息以及他们是否在船沉没后幸存的标签。数据集中包含了乘客的个人信息，如性别、年龄、船票信息等，以及一些辅助特征，如年龄是否缺失、所在船舱是否缺失等。数据集的目标是根据这些特征预测乘客是否幸存。这个数据集可以用来进行二分类问题的机器学习实验，也是学习数据清洗和特征工程的好素材。