python以titanic数据集做茎叶图

好的，以下是在Python中使用titanic数据集绘制茎叶图的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 提取年龄数据
ages = titanic['Age'].dropna()

# 计算每个年龄的十位数和个位数
tens = ages // 10
ones = ages % 10

# 绘制茎叶图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.stem(tens, ones, linefmt='gray', markerfmt='.', basefmt=' ')
plt.xlabel('十位数')
plt.ylabel('个位数')
plt.title('Titanic乘客年龄茎叶图')
plt.show()

这段代码将绘制Titanic乘客年龄的茎叶图，其中十位数将显示在x轴上，个位数将显示在y轴上。您可以根据需要调整图形大小、标签和标题。

相关问题

c语言下载titanic数据集

要在C语言中下载titanic数据集，我们可以使用网络编程技术。首先，需要使用Socket库来建立与数据集所在服务器的连接。然后，使用HTTP协议来发送GET请求，请求服务器发送titanic数据集的文件。

在C语言中，我们可以使用以下步骤来下载titanic数据集：

1. 导入所需的头文件，包括stdio.h、sys/socket.h、arpa/inet.h等。

2. 创建一个套接字(Socket)，使用socket()函数来创建，指定正确的协议（例如TCP或UDP）。

3. 使用connect()函数连接到数据集所在服务器的IP地址和端口号。

4. 创建一个HTTP GET请求，指定正确的资源路径和服务器地址。例如，可以发送以下GET请求来下载titanic数据集：
GET /titanic.csv HTTP/1.1\r\nHost: server_address\r\n\r\n

5. 使用send()函数发送GET请求到服务器。

6. 创建一个缓冲区来接收服务器的响应数据。

7. 使用recv()函数从服务器接收数据，并将数据写入缓冲区。

8. 将接收到的数据写入本地文件，可以使用fwrite()函数将数据写入到具体的文件路径。

9. 关闭套接字，释放资源。

注意，下载titanic数据集可能需要进行身份验证或者获得适当的访问权限。在实际应用中，我们可能需要处理这些问题。

以上是一个简单的在C语言中下载titanic数据集的步骤。当然，在实际情况中可能会涉及到更多的错误处理和网络编程细节，具体实现还需根据具体情况进行调整。

titanic数据集下载

titanic数据集是指1912年泰坦尼克号船难的乘客名单和信息。该数据集已经成为数据分析和机器学习的经典案例，用于分析生存率和乘客特征。这个数据集可以在许多数据科学网站上找到，其中最常见的来源是Kaggle。但是，也可以在其他一些网站上找到这个数据集，如UCI Machine Learning Repository和GitHub。

UCI Machine Learning Repository提供了一组数据集，包括泰坦尼克号数据集。通过这个网站，用户可以获取所有数据集的详细介绍，并下载该数据集的CSV文件。该数据集包含891行和12列。这些列包括乘客ID、姓名、性别、年龄、船舱号、票号、票价、登船港口、座位级别和生存状态等信息。

另一个数据集网站是GitHub。Github上有许多关于泰坦尼克号数据集的开源项目，用户可以通过搜索和选择对应的数据集项目，下载泰坦尼克号数据集。这些项目中包括有关数据集中各个列的描述和分析。

Kaggle也是下载泰坦尼克号数据集的常见网站。Kaggle数据集的下载方式类似于其他数据集。用户只需访问Kaggle网站并搜索有关泰坦尼克号的数据集，即可开始下载。

总的来说，下载泰坦尼克号数据集非常容易。这个数据集是公开且易获取的，用于数据分析和机器学习的学习练习是非常合适的。通过对这个数据集的分析和研究，我们可以更好地了解泰坦尼克号的历史事件和乘客特征，也可以进一步提高数据分析和机器学习的技能水平。