# 绘制年龄分布直方图 sns.histplot(data=df, x="AGE", kde=True) # 绘制性别比例条形图 sns.countplot(data=df, x="GENDER") # 绘制抽烟情况饼图 sns.catplot(data=df, kind="count", x="SMOKING") 放在一张画布里

好的，可以使用Matplotlib库来将这些图形放在一张画布里。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加载数据
df = ...

# 创建画布和子图
fig, axs = plt.subplots(ncols=3, figsize=(12, 4))

# 绘制年龄分布直方图
sns.histplot(data=df, x="AGE", kde=True, ax=axs[0])

# 绘制性别比例条形图
sns.countplot(data=df, x="GENDER", ax=axs[1])

# 绘制抽烟情况饼图
sns.catplot(data=df, kind="count", x="SMOKING", ax=axs[2])

# 设置子图标题
axs[0].set_title("Age Distribution")
axs[1].set_title("Gender Ratio")
axs[2].set_title("Smoking Status")

# 调整子图间距和布局
fig.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

这段代码将创建一个包含三个子图的画布，分别绘制年龄分布直方图、性别比例条形图和抽烟情况饼图。使用`ax`参数指定每个子图的位置，并使用`set_title()`方法设置子图标题。最后，使用`tight_layout()`方法调整子图间距和布局，并使用`show()`方法显示图形。

相关问题

survey lung cancer.csv绘制年龄分布/吸烟/胸部疼痛/肺癌情况的可视化

好的，我可以为您绘制一些基本的可视化。首先，我们需要导入一些常用的Python库，例如pandas、matplotlib和seaborn。代码如下：

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

接下来，我们需要读取CSV文件，并将其转换为Pandas数据框。代码如下：

df = pd.read_csv('survey lung cancer.csv')

现在，我们可以开始绘制可视化了。首先，我们来绘制肺癌患者的年龄分布。代码如下：

sns.displot(df, x='age', hue='lung_cancer', kde=True)
plt.title('Age distribution of lung cancer patients')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

这段代码使用了seaborn库的displot函数来绘制直方图，并使用hue参数来区分肺癌患者和非肺癌患者。结果如下图所示：


接下来，我们来绘制吸烟情况的可视化。代码如下：

sns.countplot(data=df, x='smoking', hue='lung_cancer')
plt.title('Smoking status of lung cancer patients')
plt.xlabel('Smoking')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

这段代码使用了seaborn库的countplot函数来绘制条形图，并使用hue参数来区分肺癌患者和非肺癌患者。结果如下图所示：


接下来，我们来绘制胸部疼痛的可视化。代码如下：

sns.countplot(data=df, x='chest_pain', hue='lung_cancer')
plt.title('Chest pain of lung cancer patients')
plt.xlabel('Chest pain')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

这段代码同样使用了seaborn库的countplot函数来绘制条形图，并使用hue参数来区分肺癌患者和非肺癌患者。结果如下图所示：


最后，我们来绘制肺癌情况的可视化。代码如下：

sns.countplot(data=df, x='lung_cancer')
plt.title('Lung cancer situation')
plt.xlabel('Lung cancer')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

这段代码同样使用了seaborn库的countplot函数来绘制条形图。结果如下图所示：


以上就是绘制可视化的代码和结果。希望可以帮助您了解survey lung cancer.csv数据集的基本信息。

survey lung cancer.csv绘制年龄/性别/抽烟情况

好的，我了解了您的要求。为了绘制年龄/性别/抽烟情况这三个变量对应的统计图表，我需要先加载数据并对其进行一些预处理。

以下是使用 Python 和 Pandas 库进行数据处理和可视化的代码示例：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv("survey lung cancer.csv")

# 数据预处理
df.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值

# 绘制年龄分布直方图
sns.histplot(data=df, x="Age", kde=True)

# 绘制性别比例条形图
sns.countplot(data=df, x="Gender")

# 绘制抽烟情况饼图
sns.catplot(data=df, kind="count", x="Smoking status")

这段代码会先读取名为 `survey lung cancer.csv` 的 CSV 文件，并进行数据清洗和预处理。然后使用 Seaborn 库中的函数绘制三个不同的图表：

- 年龄分布直方图：展示了调查对象的年龄分布情况，可以用来观察调查对象的年龄分布情况，看出大多数调查对象的年龄分布在哪个范围内。
- 性别比例条形图：展示了调查对象的性别比例情况，可以用来观察男女比例是否均衡。
- 抽烟情况饼图：展示了调查对象的抽烟情况比例，可以用来观察吸烟者和非吸烟者的比例情况。

这些图表可以帮助您更好地理解 `survey lung cancer.csv` 数据集中的年龄、性别和抽烟情况这三个变量之间的关系。