Q：それぞれの特徴量の分布が知りたいです．連続値についてはヒストグラム，カテゴリ変数については棒グラフで示してください．

A：
# Define categorical and numerical features
categorical_features = ['Survived', 'Pclass', 'Sex', 'SibSp', 'Parch', 'Embarked']
numerical_features = ['Age', 'Fare']

# Plot for each categorical feature
for feature in categorical_features:
    titanic[feature].value_counts().plot(kind='bar')
    plt.title(feature)
    plt.show()

# Plot for each numerical feature
for feature in numerical_features:
    titanic[feature].plot(kind='hist', rwidth=0.8)
    plt.title(feature)
    plt.show()

 
(他略)

特に注目すべき点は以下の通りです：

・Survived: 生存した人数よりも死亡した人数の方が多いことが分かります．
・Pclass: 3等クラスの乗客が最も多く，次に1等クラス，2等クラスの順になっています．
・Sex: 男性の乗客が女性よりも多いことが分かります．
・SibSpとParch: 多くの乗客が一人で旅行していたことが分かります．
・Embarked: 多くの乗客がSouthamptonから出発しています．
・Age: 20歳から30歳の乗客が最も多いですが，幅広い年齢層の乗客がいました．
・Fare: 大部分の乗客が低い運賃で乗船していますが，一部の乗客が非常に高い運賃を支払っていることが分かります．これは運賃の分布が右に歪んでいる（つまり，長い右尾を持つ）ことを示しています．

