python数据可视化titanic
时间: 2023-05-04 20:01:52 浏览: 200
可以使用Python中的数据可视化工具,如Matplotlib、Seaborn或Plotly等,将titanic数据进行可视化。例如,可以绘制乘客的年龄、性别、船舱等级等特征的分布图、生还与遇难者的对比图等,通过图形展示数据分布和趋势,更加直观地分析和理解titanic数据。
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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。
```python
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。
python代码实现泰坦尼克号数据可视化
以下是一个简单的Python代码示例,用于可视化泰坦尼克号数据集:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
titanic = pd.read_csv('titanic.csv')
# 绘制存活人数的条形图
survived_count = titanic['Survived'].value_counts()
survived_count.plot(kind='bar')
plt.title('Survived or Not')
plt.xlabel('Survival Status')
plt.ylabel('Number of Passengers')
plt.xticks([0,1], ['Not Survived', 'Survived'])
plt.show()
# 绘制乘客性别比例的饼图
gender_count = titanic['Sex'].value_counts()
gender_count.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')
plt.title('Gender Proportion')
plt.legend(['Female', 'Male'])
plt.show()
# 绘制不同舱位乘客的存活率的柱状图
pclass_survived = titanic.groupby(['Pclass', 'Survived']).size().unstack()
pclass_survived.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title('Survival Rate by Pclass')
plt.xlabel('Pclass')
plt.ylabel('Number of Passengers')
plt.xticks(rotation=0)
plt.legend(['Not Survived', 'Survived'])
plt.show()
```
这段代码使用Pandas和Matplotlib库加载泰坦尼克号数据集,并绘制了三个不同的图表:一个条形图显示存活人数,一个饼图显示乘客性别比例,以及一个柱状图显示不同舱位乘客的存活率。这些图表可以帮助我们更好地理解泰坦尼克号数据集中的信息。
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