Python数据可视化：使用Seaborn和Matplotlib绘制泰坦尼克号生存数据和客流量饼图

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']：设置字体为SimHei，用于解决中文显示问题。
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False：解决负号显示问题。
sns.set_style('whitegrid')：设置Seaborn的样式为白色网格。
font.sans-serif':['simhei', 'Arial']：设置字体为SimHei和Arial，用于解决中文显示问题。
PTit = pd.read_csv('titanic.csv')：读取titanic.csv文件并存储为Pandas DataFrame。
print(PasTit.head())：打印Pandas DataFrame的前几行。
survived=PasTit.groupby(['sex', 'survived']).size().unstack()：按性别和生存情况分组，计算每组的数量，并将结果转换为Pandas DataFrame。
survived['sum']=survived[0]+survived[1]：计算每组的总人数。
survived[1]/survived['sum']：计算每组的生还率。
fare_surv=PasTit.loc[PasTit['survived']==1, 'fare']：选择幸存者的票价。
fare_unsurv=PasTit.loc[PasTit['survived']==0, 'fare']：选择遇难者的票价。
plt.subplots(figsize=(7,7))：创建一个7x7的子图。
sns.kdeplot(np.array(fare_surv), label='Survived')：绘制幸存者的票价密度分布图，标签为'Survived'。
sns.kdeplot(np.array(fare_unsurv), label='UnSurvived')：绘制遇难者的票价密度分布图，标签为'UnSurvived'。
plt.legend()：添加图例。
ax.set(title='幸存/遇难者票价分布')：设置图表标题。
plt.savefig('ch05_seaGet', dpi=300, bbox_inches='tight')：保存图表为文件。
plt.pie(y, labels=x, autopct='%.2f%%')：绘制饼图，保留百分比小数点后两位。
plt.xlabel('时刻', fontsize=16)：设置x轴标签。
plt.ylabel('总进站客流', fontsize=16)：设置y轴标签。
plt.yticks(fontproperties='Times New Roman', size=14)：设置y轴刻度字体和大小。
plt.xticks(fontproperties='Times New Roman', size=14)：设置x轴刻度字体和大小。
plt.title('157各时刻进站客流')：设置图表标题。
plt.savefig('157各时刻进站客流饼图.png', dpi=300, bbox_inches='tight')：保存图表为文件。
plt.show()：显示图表。