要创建分布图，可以使用Seaborn中的distplot()函数。这个函数可以绘制单变量分布的直方图和核密度估计图。
下面是一个示例代码：
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机数据 data = https://www.yisu.com/ask/np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)>在这个示例中，我们生成了一个包含1000个正态分布随机数的数据集，并使用
distplot()函数创建了分布图。设置kde=True和hist=True参数可以同时显示核密度估计图和直方图。最后使用plt.show()显示图形。
要使用Seaborn创建箱形图，首先需要导入Seaborn库和相关的数据集。然后使用Seaborn的boxplot()函数来绘制箱形图。
下面是一个简单的例子，演示了如何使用Se...
在Seaborn中，bins参数用于指定要将数据分成多少个等宽箱子（bin）进行显示。通过调整bins参数，可以控制直方图中箱子的数量，从而影响直方图的精度和显示效果。...
要在Seaborn图表上添加地毯图，可以使用sns.rugplot()函数。这个函数可以将一维数据的分布可视化为地毯图，显示数据点的分布情况。
以下是一个示例代码，演...
要设置Seaborn图表的标题和轴标签，可以使用Matplotlib的函数来实现。以下是一个示例代码：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt ...
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relplot()函数用于绘制关系图，可以展示两个变量之间的关系，例如散点图、线性回归等。使用方法如下：
import seaborn as sns
import matplotlib.pypl...
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