泰坦尼克号 - 从灾难中学习机器学习/Titanic - Machine Learning from Disaster（kaggle竞赛）第二集（加载数据）

此次目的：

hello大家好，俺是没事爱瞎捣鼓又分享欲爆棚的叶同学！！！准备出几期博客来记录我学习kaggle数据科学入门竞赛的过程，顺便也将其中所学习到的知识分享出来。（所学主要的内容来自与b站大学恩师“编程教学-Python“的教学视频内容）

在获取到数据后的第一步，我们一个去加载数据，将数据导入，代码如下：

1. 导入相关包

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

首先，导入了一些基础的Python库：

• warnings：用于管理Python警告。通过warnings.filterwarnings('ignore')这行代码，忽略了所有的警告信息，确保在运行代码时不会因为警告而导致输出过多无关信息。
• numpy：一个强大的数值计算库，主要用于数组和矩阵的操作。
• pandas：用于数据处理和分析的库，特别擅长处理结构化数据，如表格。
• seaborn：基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了更为简洁和美观的绘图风格。

2. 设置Seaborn