使用r自带的数据集Titianic绘制以下图形1.绘制Sex和Class的并列条形图和堆叠条形图，并为条形图添加频数标签2.绘制Sex和Class热图

当然可以。在R语言中，我们可以使用`ggplot2`库来创建各种美观的图表，包括条形图和热图。首先，我们需要加载必要的数据集和包。

1. **绘制性别和等级的并列条形图和堆叠条形图**：
- 并列条形图（side-by-side bar chart）：

     library(ggplot2)
     data(Titanic) # 加载Titanic数据集
     p1 <- ggplot(Titanic, aes(x = Class, fill = Sex)) + 
           geom_bar(position = "dodge", stat = "count") +
           labs(title = "Titanic乘客按性别和等级分类",
                x = "船舱等级", y = "人数", fill = "性别") +
           theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
     print(p1)

- 堆叠条形图（stacked bar chart）：

     p2 <- ggplot(Titanic, aes(x = Class, y = ..prop.., fill = Sex)) +
           geom_bar(stat = "identity") +
           labs(title = "Titanic乘客按性别分层的百分比",
                x = "船舱等级", y = "%", fill = "性别") +
           scale_fill_manual(values = c("male" = "blue", "female" = "pink")) +
           theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
     print(p2)

2. **绘制性别和等级的热图**：
R中的`seaborn`库更适合创建热图，但如果要用基础的`ggplot2`，需要先计算一些频率数据：

   # 先计算每个组合的频数
   counts <- table(Titanic$Sex, Titanic$Class)
   
   # 创建数据框以便于绘图
   df_counts <- as.data.frame(cbind(Sex = levels(counts[,1]), 
                                    Class = levels(counts[,2]),
                                    Count = unlist(counts)))

   # 热图（假设ggplot2不直接支持）
   library(reshape2)  # 或使用tidyverse的pivot_wider
   df_pivot <- melt(df_counts, id.vars = c("Sex", "Class"), variable.name = "Type")
   p3 <- ggplot(df_pivot, aes(x = Class, y = Sex, fill = value)) +
         geom_tile() +
         scale_fill_viridis(discrete = TRUE) +
         labs(title = "Titanic乘客性别与等级的交叉计数",
              x = "船舱等级", y = "性别", fill = "计数") +
         theme_minimal()
   print(p3)