写一个《最后的生还者》的观后感
时间: 2023-02-28 15:46:50 浏览: 85
《最后的生还者》是一部非常紧张刺激的电影。故事情节十分扣人心弦,让人不断翘首以待。电影中所呈现的末日世界让人感到无比恐惧,但是生还者们的团结和毅力却给了人们希望。每个角色都有着独特的性格和故事,让人印象深刻。总体来说,这是一部值得一看的电影,它的情节和人物设定让人难以忘怀。
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使用seaborn分析泰坦尼克号生还者数据
好的,我们可以使用 Seaborn 可视化库来分析泰坦尼克号的生还者数据。以下是一个基本的示例代码,展示了不同性别、不同船舱等级的生还人数和死亡人数的柱状图:
```python
import seaborn as sns
import pandas as pd
# 读取数据集
titanic = pd.read_csv('titanic.csv')
# 绘制柱状图
sns.countplot(x='Survived', hue='Sex', data=titanic)
sns.catplot(x='Survived', col='Pclass', kind='count', data=titanic)
# 显示图形
sns.plt.show()
```
这段代码会绘制两张柱状图,用来展示不同性别、不同船舱等级的生还人数和死亡人数。第一张图横轴为“Survived”,纵轴为人数,分别展示了男性和女性的生还人数和死亡人数;第二张图横轴为“Survived”,纵轴为人数,分别展示了不同船舱等级的生还人数和死亡人数。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。
用seaborn写一个案例
好的,下面是一个使用Seaborn绘制图形的案例,该案例使用Seaborn库中自带的titanic数据集,展示了不同性别和船舱等级的乘客生还率的分布情况。
```python
import seaborn as sns
# 加载titanic数据集
titanic = sns.load_dataset("titanic")
# 绘制各性别乘客的生还率分布情况
sns.histplot(x="survived", hue="sex", data=titanic, multiple="stack", stat="probability")
# 绘制不同船舱等级乘客的生还率分布情况
sns.histplot(x="survived", hue="class", data=titanic, multiple="stack", stat="probability")
```
上述代码中,我们首先使用Seaborn库中的load_dataset函数加载了titanic数据集。然后,我们使用Seaborn库中的histplot函数分别绘制了各性别乘客和不同船舱等级乘客的生还率分布情况。其中,我们使用hue参数指定了不同的分组变量,使用multiple参数指定了堆叠方式,使用stat参数指定了频率统计方式。
运行上述代码,就可以得到一张展示了不同性别和船舱等级的乘客生还率的分布情况的图形。你可以根据需要对这些图形进行修改和定制,以得到符合自己需求的图形。