Datawhale7月task4数据可视化

准备工作

**复习：**回顾学习完第一章，我们对泰坦尼克号数据有了基本的了解，也学到了一些基本的统计方法，第二章中我们学习了数据的清理和重构，使得数据更加的易于理解；今天我们要学习的是第二章第三节：数据可视化，主要给大家介绍一下Python数据可视化库Matplotlib，在本章学习中，你也许会觉得数据很有趣。在打比赛的过程中，数据可视化可以让我们更好的看到每一个关键步骤的结果如何，可以用来优化方案，是一个很有用的技巧。

开始之前，导入numpy、pandas以及matplotlib包和数据

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df=pd.read_csv("result.csv")

文章目录

• Datawhale7月task4数据可视化
• • • 准备工作
    • • 开始之前，导入numpy、pandas以及matplotlib包和数据
  • 一.逐步实现
  • • 1.任务一：跟着书本第九章，了解matplotlib，自己创建一个数据项，对其进行基本可视化
    • 2.任务二：可视化展示泰坦尼克号数据集中男女中生存人数分布情况（用柱状图试试）。
    • 3.任务三：可视化展示泰坦尼克号数据集中男女中生存人与死亡人数的比例图（用柱状图试试）。
    • 4.任务四：可视化展示泰坦尼克号数据集中不同票价的人生存和死亡人数分布情况。（用折线图试试）（横轴是不同票价，纵轴是存活人数）
    • 5. 任务五：可视化展示泰坦尼克号数据集中不同仓位等级的人生存和死亡人员的分布情况。（用柱状图试试）
    • 6.任务六：可视化展示泰坦尼克号数据集中不同年龄的人生存与死亡人数分布情况。(不限表达方式)
    • 7.任务七：可视化展示泰坦尼克号数据集中不同仓位等级的人年龄分布情况。（用折线图试试）
  • 二.遇到的问题
  • • 1.导出为markdown
    • 2.plt.title()使用中文

一.逐步实现

1.任务一：跟着书本第九章，了解matplotlib，自己创建一个数据项，对其进行基本可视化

​ 之前在学概率论的时候试过

标签：泰坦尼克号,plt,task4,Datawhale7,组队,可视化,Survived,df,数据
来源： https://blog.csdn.net/qq_52431436/article/details/118904303