能尽量详细一些，多方面来分析吗

当然可以！以下是一个更加详细的示例代码，使用 Seaborn 和 Pandas 库来分析泰坦尼克号的生还者数据。代码中包含了多种可视化方法，用来展示不同性别、不同年龄、不同船舱等级以及是否有家人的生还情况。

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

# 读取数据集
titanic = pd.read_csv('titanic.csv')

# 绘制性别与生还情况的柱状图
sns.countplot(x='Survived', hue='Sex', data=titanic)
plt.title('Survived by Sex')
plt.show()

# 绘制年龄与生还情况的箱线图
sns.boxplot(x='Survived', y='Age', data=titanic)
plt.title('Survived by Age')
plt.show()

# 绘制船舱等级与生还情况的柱状图
sns.countplot(x='Survived', hue='Pclass', data=titanic)
plt.title('Survived by Pclass')
plt.show()

# 绘制是否有家人与生还情况的柱状图
titanic['Family'] = titanic['SibSp'] + titanic['Parch']
sns.countplot(x='Survived', hue='Family', data=titanic)
plt.title('Survived by Family')
plt.show()

代码中使用了以下可视化方法：

- `sns.countplot`：绘制柱状图，用来展示不同性别、不同船舱等级、是否有家人的生还情况；
- `sns.boxplot`：绘制箱线图，用来展示不同年龄的生还情况。

在绘制柱状图时，我们使用了 `hue` 参数来指定分类变量，用来展示不同性别、不同船舱等级、是否有家人的生还情况。在绘制箱线图时，我们使用了 `x` 参数来指定分类变量，用来展示生还和死亡两种情况下的年龄分布。

您可以根据自己的需求对代码进行修改和调整，来展示您想要的数据和图形。