用Python代码将泰坦尼克号的数据集进行特征选择，并绘制直方图和柱状图

在Python中，我们可以使用Pandas库处理泰坦尼克号数据集，如`titanic.csv`，并利用Matplotlib库进行可视化。首先，需要导入所需的库并加载数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = pd.read_csv('titanic.csv')

# 特征选择（假设我们只关心Survived、Pclass、Age、SibSp和Fare）
selected_features = ['Survived', 'Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Fare']
data = data[selected_features]

接下来，我们可以对每个特征分别绘制直方图（histogram）和柱状图（bar chart）来了解其分布情况。例如，年龄和票价可以画成直方图，而乘客等级和兄弟姐妹的数量可以用作分类变量，绘制柱状图。

# 绘制直方图
for feature in ['Age', 'Fare']:
    plt.figure()
    data[feature].hist()
    plt.title(f'Histogram of {feature}')
    plt.xlabel(feature)
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.show()

# 绘制柱状图
for feature in ['Pclass', 'SibSp']:
    plt.figure()
    data[feature].value_counts().plot(kind='bar')
    plt.title(f'Barchart of {feature} distribution')
    plt.xlabel(feature)
    plt.ylabel('Count')
    plt.show()

在这里，每一组`plt.figure()`创建一个新的图表窗口，分别展示了每个选中的特征的统计特性。你可以根据实际需求调整代码，比如添加分组条件等。