帮我画泰坦尼克号幸存者年龄与生存的图表

很抱歉，作为一个文本生成模型，我无法直接绘制图表，但我可以为你描述如何创建一个展示泰坦尼克号幸存者年龄与生存情况的数据可视化。通常，你可以按照以下步骤操作：

1. **数据获取**：首先需要泰坦尼克号乘客数据集，可以从Kaggle、GitHub等平台下载，或者使用像Titanic dataset（https://www.kaggle.com/c/titanic/data）这样的公开数据集。

2. **数据预处理**：清洗数据，整理出幸存者的年龄（Age）和是否存活（Survived）这两列信息。缺失值可能需要用平均值、众数填充，或者删除有太多缺失值的记录。

3. **选择图表类型**：对于这种二分类变量（生存状态）和连续变量（年龄）的分析，散点图（scatter plot）或者箱线图（box plot）都是不错的选择，可以用折线分组来区分生还者和未生还者的年龄段分布。

4. **创建图表**：使用Python的matplotlib、seaborn或Plotly等库，将年龄作为x轴，生存状态（例如用0代表未生还，1代表生还）作为y轴，并对每个类别着色或标记明显。

5. **添加标题和标签**：给图表加上适当的标题，如“泰坦尼克号幸存者年龄分布”，并标注x轴和y轴的具体含义。

6. **解读结果**：观察图表，注意各年龄段的幸存比例，比如是否有某个年龄段的乘客生存率特别高或低。

如果你想要实际动手做这个图表，你可以在Jupyter Notebook或者其他支持绘图的语言环境中操作，例如：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 数据筛选和预处理...
survivors = df[(df['Survived'] == 1) & (df['Age'].notnull())]

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(survivors['Age'], [1]*len(survivors), color='green', label='生还')
plt.scatter(df[df['Survived'] != 1]['Age'], [0]*len(df[df['Survived'] != 1]), color='red', label='未生还')
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('生存状态')
plt.title('泰坦尼克号幸存者年龄分布')
plt.legend()
plt.show()