如何写泰坦尼克号数据集中各因素与生存率相关性分析代码，热力图可视化

在Python中，我们可以使用pandas库处理Titanic数据集，然后结合seaborn库进行相关性分析并用matplotlib或seaborn生成热力图。这里是一个简单的示例：

# 导入所需库
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载Titanic数据集
url = "https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv"
titanic_data = pd.read_csv(url)

# 数据清洗（如缺失值处理、转换等）
titanic_data = titanic_data.dropna()  # 简单处理缺失值
titanic_data['Age'].fillna(titanic_data['Age'].mean(), inplace=True)  # 使用平均年龄填充年龄缺失值

# 定义列名与目标变量
columns_to_analyze = ['Survived', 'Pclass', 'Sex', 'SibSp', 'Parch', 'Embarked', 'Fare']
target_variable = 'Survived'

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = titanic_data[columns_to_analyze].corr()

# 创建热力图
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')  # 设置颜色映射和添加数值注释
plt.title('Titanic乘客特征与生存率相关性热力图')
plt.xlabel('特征')
plt.ylabel('特征')

# 显示图表
plt.show()