使用seaborn绘制泰坦尼克号中父母孩子个数对是否获救柱状图

好的，以下是使用Seaborn绘制泰坦尼克号中父母孩子个数对是否获救柱状图的代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 绘制柱状图
sns.countplot(x='alone', hue='survived', data=titanic)

# 设置图形属性
plt.title('Survival by Number of Parents/Children on Board')
plt.xlabel('Parents/Children Onboard')
plt.ylabel('Passenger Count')
plt.legend(title='Survived', loc='upper right', labels=['No', 'Yes'])

# 显示图形
plt.show()

这段代码会加载Seaborn自带的泰坦尼克号数据集，然后使用`countplot()`函数绘制柱状图，其中`x`参数指定了父母孩子个数的类别，`hue`参数指定了是否获救的类别。接下来的代码则是设置图形的标题、坐标轴标签和图例属性。最后，调用`show()`函数显示图形。

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使用seaborn绘制泰坦尼克号中船舱等级对是否获救柱状图

好的，以下是绘制泰坦尼克号中船舱等级对是否获救柱状图的代码示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 绘制柱状图
sns.countplot(x='class', hue='survived', data=titanic_data)

# 添加标题和标签
plt.title('Survival by Class')
plt.xlabel('Class')
plt.ylabel('Number of Passengers')

# 显示图形
plt.show()

这段代码首先使用 `sns.load_dataset()` 加载了 seaborn 中自带的泰坦尼克号数据集，然后使用 `sns.countplot()` 绘制了船舱等级和是否获救的柱状图。最后使用 `plt.title()`、`plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 添加了标题和标签，使用 `plt.show()` 显示图形。

使用seaborn绘制泰坦尼克号中票价区间对是否获救饼图

可以使用Seaborn库中的`pieplot`函数绘制饼图来表示不同票价区间的乘客在获救和未获救人数之间的比例。

以下是绘制泰坦尼克号中票价区间对是否获救饼图的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 绘制饼图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
sns.set_palette("pastel")
sns.set(style="whitegrid", font_scale=1.2)

# 按票价区间分组并计算各组乘客的获救人数
titanic['price_range'] = pd.cut(titanic['fare'], bins=[0, 20, 50, 100, 200, 1000])
survived_by_price = titanic.groupby('price_range')['survived'].value_counts().unstack()

# 绘制饼图
survived_by_price.plot(kind='pie', subplots=True, autopct='%1.1f%%', ax=ax, legend=False)

# 设置图形属性
ax.set_title('Survival Rate by Fare', fontsize=16)
ax.set_ylabel('')
ax.set_xlabel('')

# 显示图形
plt.show()

这段代码首先使用`pd.cut`函数按票价区间对乘客进行分组，并计算每个票价区间内的获救人数和未获救人数。然后，使用`plot`函数绘制饼图，并设置`autopct`参数来显示每个扇形区域所占的比例。最后，设置图形的标题、x轴标签和y轴标签，并显示图形。