python可视化分析案例_Python+pandas+matplotlib数据分析与可视化案例（附源码）

很高兴回答您的问题！以下是一个Python+pandas+matplotlib数据分析与可视化案例的示例代码。这个案例使用了一个名为"titanic"的数据集，通过绘制条形图、饼图和堆叠柱状图等图表，展示了该数据集的特征分布情况。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
titanic = pd.read_csv('titanic.csv')

# 绘制条形图
survived_count = titanic.groupby('Survived')['Survived'].count()
plt.bar(survived_count.index, survived_count.values)
plt.xticks([0,1], ['Not Survived', 'Survived'])
plt.title('Survived Count')
plt.show()

# 绘制饼图
male_female_count = titanic.groupby('Sex')['Sex'].count()
plt.pie(male_female_count.values, labels=male_female_count.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Male vs Female Count')
plt.show()

# 绘制堆叠柱状图
class_survived_count = titanic.groupby(['Pclass', 'Survived'])['Survived'].count().unstack()
class_survived_count.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title('Survived Count by Passenger Class')
plt.xlabel('Passenger Class')
plt.ylabel('Survived Count')
plt.xticks(rotation=0)
plt.legend(['Not Survived', 'Survived'], loc='upper right')
plt.show()

希望这个示例代码能够对您有所帮助！如有任何问题，请随时联系我。