泰坦尼克号Pyecharts可视化

好的，您可以使用 Pyecharts 来进行泰坦尼克号数据的可视化。这里给出一个简单的例子，帮助您了解如何使用 Pyecharts 进行数据可视化。

首先，您需要安装 Pyecharts 库。可以使用以下命令来安装：

pip install pyecharts

然后，您需要读取泰坦尼克号数据，并进行数据预处理。这里使用 Pandas 来读取数据和进行数据预处理。代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
titanic_data = pd.read_csv("titanic.csv")

# 计算男女乘客的生还率
survived_by_sex = titanic_data.groupby("Sex")["Survived"].mean()

# 计算不同等级舱位的生还率
survived_by_class = titanic_data.groupby("Pclass")["Survived"].mean()

# 计算不同年龄段的生还率
age_bins = [0, 18, 30, 50, 100]
age_labels = ["<18", "18-30", "30-50", ">50"]
titanic_data["AgeGroup"] = pd.cut(titanic_data["Age"], bins=age_bins, labels=age_labels)
survived_by_age = titanic_data.groupby("AgeGroup")["Survived"].mean()

接下来，您可以使用 Pyecharts 来进行数据可视化。这里使用 Bar 和 Pie 来展示不同维度的数据。代码如下：

from pyecharts.charts import Bar, Pie

# 男女乘客生还率的柱状图
bar = Bar()
bar.add_xaxis(survived_by_sex.index.tolist())
bar.add_yaxis("生还率", survived_by_sex.values.tolist())
bar.set_global_opts(title_opts={"text": "男女乘客生还率"})
bar.render("sex_survived.html")

# 不同等级舱位生还率的饼图
pie = Pie()
pie.add("", [list(z) for z in zip(survived_by_class.index.tolist(), survived_by_class.values.tolist())])
pie.set_global_opts(title_opts={"text": "不同等级舱位生还率"})
pie.render("class_survived.html")

# 不同年龄段生还率的柱状图
bar = Bar()
bar.add_xaxis(survived_by_age.index.tolist())
bar.add_yaxis("生还率", survived_by_age.values.tolist())
bar.set_global_opts(title_opts={"text": "不同年龄段生还率"})
bar.render("age_survived.html")

上述代码会生成三个 HTML 文件，分别展示了男女乘客生还率、不同等级舱位生还率和不同年龄段生还率的可视化结果。您可以在浏览器中打开这些 HTML 文件，查看可视化结果。希望这个例子能够帮到您。