继续绘制medv的箱线图以及密度函数图

为了继续绘制“medv”的箱线图和密度函数图，首先我们需要一些数据集，比如来自波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset）中的 "medv" 列。这个列包含了各区域的中位数房价。

以下是Python中使用`matplotlib`库和`seaborn`库来绘制这两个图形的步骤：

1. 导入所需库：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.datasets import load_boston

2. 加载波士顿房价数据：

boston = load_boston()
medv_data = boston.data[:, 5]  # 第6列就是 'medv'

3. 绘制箱线图：

sns.boxplot(x=medv_data)
plt.title('Median House Value Boxplot')
plt.xlabel('Median Price')
plt.ylabel('Value')
plt.show()

4. 绘制密度函数图（Kernel Density Estimation，KDE）：

sns.kdeplot(medv_data, shade=True)  # 使用阴影填充表示密度分布
plt.title('Density Plot of Median House Values')
plt.xlabel('Median Price')
plt.ylabel('Density')
plt.show()

以上就是在Python环境下使用`seaborn`库绘制箱线图和密度函数图的例子。如果你想展示的是其他数据集的`medv`值，只需要替换相应的数据即可。