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()
时间: 2023-09-11 16:06:03 浏览: 60
这段代码使用了Seaborn和Matplotlib库,加载了Titanic数据集,并绘制了一个柱状图来显示不同数量的父母/孩子在船上的乘客数量和存活情况。其中,x轴代表父母/孩子的数量,hue参数指定按存活情况进行分组,data参数指定使用Titanic数据集。接着,代码设置了图形的标题、x轴标签、y轴标签和图例,并最后显示了图形。
相关问题
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns和import matplotlib.pyplot as plt都是Python中用于可视化的库。其中,seaborn是基于matplotlib的库,提供更加美观的图形界面和更加方便的绘图函数。而matplotlib.pyplot则是matplotlib库中用于绘制各种类型的图形的子库,常用于绘制线性图、散点图、柱状图等。使用这两个库可以方便地对数据进行可视化分析,从而更好地展示数据和发现数据之间的规律。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import tree
以下是使用import语句导入pandas、numpy、matplotlib.pyplot、seaborn和sklearn.tree的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import tree
```
- pandas是一个数据处理库,用于读取、处理和分析数据。
- numpy是一个数学库,用于处理数组和矩阵等数学运算。
- matplotlib.pyplot是一个绘图库,用于绘制各种类型的图表。
- seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库,提供了更高级别的界面和更多的图表类型。
- sklearn.tree是scikit-learn库中的一个模块,用于实现决策树算法。
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