有四个特征，怎么画出数据分布图

要画出四个特征的数据分布图，可以使用散点图（scatter plot）或箱线图（box plot）来展示数据的分布情况。

如果你想要比较两个特征之间的关系，可以使用散点图。散点图可以将每个样本的两个特征值作为坐标轴上的点进行展示，从而观察它们之间的分布关系。你可以选择其中两个特征作为x轴和y轴，然后将所有的样本点绘制在二维坐标系中。

另一种方式是使用箱线图来展示四个特征的数据分布情况。箱线图可以展示数据的中位数、上下四分位数、异常值等信息，从而帮助你对数据的整体分布有更直观的了解。你可以针对每个特征绘制一个箱线图，并将它们放在同一个图中进行比较。

以下是使用Python中的matplotlib库和seaborn库绘制散点图和箱线图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 假设data是一个包含四个特征的数据集，target是对应的目标变量
data = ...
target = ...

# 绘制散点图
sns.scatterplot(x=data[:, 0], y=data[:, 1], hue=target)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Scatter plot of Feature 1 and Feature 2')
plt.show()

# 绘制箱线图
sns.boxplot(data=data)
plt.xlabel('Features')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Box plot of Features')
plt.show()

在上述代码中，你需要根据实际情况将数据和目标变量赋值给`data`和`target`变量。然后，使用`scatterplot()`函数绘制散点图，并使用`boxplot()`函数绘制箱线图。你可以根据需要调整图表的标题、坐标轴标签等参数。最后，使用`plt.show()`函数显示图表。