在本项目中，将会分析 泰坦尼克号数据集，将会使用 Python 库 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 。
http://lilyalove.com/titanic_data_analysis/titanic-analysis_1.html
需要按照 Python，和以下库
- pandas
- numpy
- matplotlib
- csv
建议安装 Anaconda，它自带所有必要的包和 IPython 笔记本。
Anaconda 可用于 Windows、Mac OS X 和 Linux。可以在 https://www.continuum.io/downloads 上找到安装程序和安装说明。
如果计算机上已经安装了 Python，这不会有任何影响。实际上，脚本和程序使用的默认 Python 是 Anaconda 附带的 Python。
选择 Python 3.6 版本（你可以在以后安装 Python 2 版本。不过，如果你是机器学习、数据分析纳米学位的学员，请选择 Python 2 版本）。此外，如果是 64 位操作系统，则选择 64 位安装程序，否则选择 32 位安装程序。继续并选择合适的版本，然后安装它。之后，继续进行！
完成安装后，会自动进入默认的 conda 环境，而且所有包均已安装完毕，如下面所示。可以在终端或命令提示符中键入 conda list，以查看你安装的内容。
为了避免报错，我推荐在默认环境下更新所有的包。打开 Anaconda Prompt （或者 Mac 下的终端），键入：
conda upgrade --all
并在提示是否更新的时候输入 y（Yes）以便让更新继续。初次安装下的软件包版本一般都比较老旧，因此提前更新可以避免未来不必要的问题。
安装了 Anaconda 之后，管理包是相当简单的。要安装包，请在终端中键入 conda install package_name。
例如，要安装 numpy，请键入
conda install numpy 。
同时安装多个包
conda install numpy scipy pandas
通过添加版本号来指定所需的包版本。
conda install numpy=1.10
Conda 还会自动为你安装依赖项。例如，scipy 依赖于 numpy，因为它使用并需要 numpy。如果你只安装 scipy (conda install scipy)，则 conda 还会安装 numpy（如果尚未安装的话）。
大多数命令都是很直观的。
要卸载包
conda remove package_name
要更新包
conda update package_name
如果想更新环境中的所有包（这样做常常很有用）
conda update --all
要列出已安装的包
conda list
如果不知道要找的包的确切名称，可以使用
conda search search_term 进行搜索。
例如，我知道我想安装 Beautiful Soup，但我不清楚确切的包名称。因此，我尝试执行
conda search beautifulsoup
要创建环境，请在终端中使用
conda create -n env_name list of packages
在这里，-n env_name 设置环境的名称（-n 是指名称），
而 list of packages 是要安装在环境中的包的列表。
例如，要创建名为 my_env 的环境并在其中安装 numpy，请键入
conda create -n my_env numpy。
创建环境时，可以指定要安装在环境中的 Python 版本。这在你同时使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代码时很有用。要创建具有特定 Python 版本的环境，请键入类似于
conda create -n py3 python=3
conda create -n py2 python=2
创建了环境后，在 OSX/Linux 上使用 source activate my_env 进入环境。在 Windows 上，请使用 activate my_env.
共享环境这项功能确实很有用，它能让其他人安装你的代码中使用的所有包，并确保这些包的版本正确。你可以使用 conda env export > environment.yaml 将包保存为 YAML。命令的第一部分 conda env export 用于输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本）。
使用 conda env list 列出你创建的所有环境
使用 conda env remove -n env_name 删除指定的环境
目前，安装 Jupyter 的最简单方法是使用 Anaconda。该发行版附带了 Jupyter notebook。你能够在默认环境下使用 notebook。
要在 conda 环境中安装 Jupyter notebook，请使用
conda install jupyter notebook
也可以通过 pip 安装
pip install jupyter notebook
要启动 notebook 服务器，请在终端或控制台中输入 jupyter notebook。服务器会在你运行此命令的目录中启动。这意味着任何 notebook 文件都会保存在该目录下。你通常希望在 notebook 文件所在的目录中启动服务器，不过你也可以在文件系统中导航到 notebook 文件所在的位置。
运行此命令时（请自己试一下！），服务器主页会在浏览器中打开。默认情况下，notebook 服务器的运行地址是 http://localhost:8888 。该地址的含义是：localhost 表示你的计算机，而 8888 是服务器的通信端口。只要 notebook 服务器仍在运行，你随时都能通过在浏览器中输入 http://localhost:8888 返回到 web 页面中。
如果同时启动了另一个 notebook 服务器，新服务器会尝试使用端口 8888，但由于此端口已被占用，因此新服务器会在端口 8889 上运行。之后，你可以通过 http://localhost:8889 连接到新服务器。每个额外的 notebook 服务器都会像这样增大端口号。
#项目详情
泰坦尼克号数据： 包括泰坦尼克号上 2224 名乘客和船员中 891 名的人口学数据和乘客基本信息。你可以在 Kaggle 网站上查看这个数据集的详细描述。这个数据集就是来自 Kaggle。
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