泰坦尼克号数据集分析 问题：有哪些因素会让船上的人生还率更高？ 一、数据基本信息 #引入需要的包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline #读取数据集 titanic_df = pd.read_csv('titanic-data.csv') titanic_df.head() 舱房等级越高生还率越高，女性生还率高于男性，儿童生还率高于其他年龄段。但是此结论有一定的局限性，实际上泰坦尼克号上有2224名乘客，而此数据集只有891名乘客的数据，另外也并不知道样本是如何选取的，样本量也不大，如果不是随机抽样，那么这个结论就不可靠了，而且可能还有其他数据集中没有的变量影响着生还率，比如乘客的身高、体重等等。

泰坦尼克号数据_泰坦尼克号数据分析报告 891名乘客中遇难乘客有549⼈，占61.6%，⽣还乘客342⼈，占38.4%.各等级船舱乘客⼈数 各等级船舱乘客⼈数 Pclass_count=titanic_data['Pclass'].value_counts().sort_index() #⽤Bar_pie()函数作条形图和饼状图 Bar_pie(Pclass_count) 三等船舱乘客最多，占55.1%；⼀等船舱次之占24.2%；⼆级船舱乘客最少，占20.7%.男⼥乘客分布情况 男⼥乘客分布情况 Sex_count=titanic_data['Sex'].value_counts() print(Sex_count) Bar_pie(Sex_count) male 577 female 314 Name: Sex, dtype: int64 男乘客有577⼈，占64.8%；⼥乘客有314⼈，占35.2%.乘客年龄分布情况 乘客年龄分布情况 In [84]: #乘客年龄分布直⽅图 #创建figure、subplot，并⽤hist作条形图 fig_Age=plt.figure(figsize=(10,5)) ax_Age=fig_Age.add_subplot(1,2,1) titanic_data['Age'].hist(bins=10,color='g',alpha=0.3,grid=False) #设置x轴刻度标签 ax_Age.set_xticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]) #添加标题，x轴标签，y轴标签 ax_Age.set_title('Hist plot of Age') ax_Age.set_xlabel('Age') ax_Age.set_ylabel('number of people') #乘客年龄分布箱线图 #作箱线图 plt.subplot(122) titanic_data.boxplot(column='Age',showfliers=False) #添加y轴标签 plt.ylabel('Age') plt.title('boxplot of Fare') titanic_data['Age'].describe() count 891.000000 mean 29.544332 std 13.013778 min 0.000000 25% 22.000000 50% 29.000000 75% 35.000000 max 80.000000 Name: Age, dtype: float64 乘客年龄⼤概成正态分布，平均年龄29岁多，最⼤的80岁，最⼩的不到1岁（利⽤int()取整，不到1岁的为0）.兄弟姐妹、配偶在船上的 兄弟姐妹、配偶在船上的 乘客分布情况条形图 乘客分布情况条形图 #创建figure、subplot，⽤plot()作柱状图 fig_SibSp=plt.figure(figsize=(10,5)) ax_SibSp=fig_SibSp.add_subplot(1,2,1) SibSp_count=titanic_data['SibSp'].value_counts() SibSp_count.plot(kind='bar') #添加标题，x轴标签，y轴标签 ax_SibSp.set_title('Bar plot of SibSp') ax_SibSp.set_xlabel('number of SibSp') ax_SibSp.set_ylabel('number of people') #拥有各 数量的兄弟姐妹、配偶的乘客⽐例条形图 plt.subplot(122) SibSp_count.div(SibSp_count.sum()).plot(kind='bar') #添加标题,x、y轴 标签 plt.title('Ratio of people in SibSp') plt.xlabel('SibSp') plt.ylabel('ratio') 在船上没有兄弟姐妹配偶的乘客较多，占68.2%.⽗母、孩⼦在船上的乘客分布条形图 ⽗母、孩⼦在船上的乘客分布条形图 Parch_count=titanic_data['Parch'].value_counts() #创建figure、subplot，⽤plot()作柱状图 fig_Parch=plt.figure(figsize=(10,5)) ax_Parch=fig_Parch.add_subplot(1,2,1) Parch_count.plot(kind='bar') #添加标题，x、y轴标签 ax_Parch.set_title('Bar plot of Parch') ax

跑胡子java源码光学化学结构识别 - 基准 该存储库包含与公开可用的 OCSR 工具的基准研究相关的信息 材料和方法 为了比较三个可用的开源 OCSR 工具 Imago（2.0 版）、MolVec（0.9.7 版）和 OSRA（2.1.0 版）的结果，根据验证分析了多个在线免费提供的数据集OSRA 开发人员的程序 (4)。 数据集是：： 从 OSRA 在线网站 (4) 获得的一组 5719 张化学结构图像和相应的 molfiles（基于来自 USPTO 的数据）。 由英国伯明翰大学开发并与 MolRec (6) 一起发布的 5740 张图像和化学结构分子文件的数据集 (UOB)。 评估论坛会议和实验室 (CLEF) 测试集，包含 2012 年发布的 961 个图像和 molfiles (7)。 ChemInfty 发布的数据集的子集（450 个图像和 SD 文件）（见上文），基于日本专利局 (JPO) 的数据，从 OSRA 在线展示 (4) 获得。 （请注意，此数据集包含许多标签（有时带有日文字符）和不规则特征，例如线条粗细的变化。此外，有些图像质量较差，包含大量噪声。） TIFF

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