读取EXCEL的两列数据，绘制成直方图和直方密度图，计算两条曲线的重合面积占总面积的占比？

在Python中，你可以使用pandas库读取Excel文件，然后利用matplotlib和seaborn库绘制直方图和直方密度图。以下是基本步骤：

1. 首先，安装必要的库：

   pip install pandas matplotlib seaborn openpyxl

2. 使用pandas加载Excel数据：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=['Column1', 'Column2']) # 替换为实际列名

3. 绘制直方图和密度图：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 绘制直方图
sns.displot(data=data, x='Column1', kind='hist')
sns.displot(data=data, x='Column2', kind='hist')

# 绘制直方密度图
sns.kdeplot(data['Column1'], shade=True)
sns.kdeplot(data['Column2'], shade=True)

# 显示图形
plt.show()

4. 计算重叠区域并求占比：
由于matplotlib和seaborn本身并不直接提供计算重叠面积的功能，我们需要自定义函数或借助其他统计软件如SciPy来进行计算。这里我们简单描述如何手动处理：

- 寻找两个分布的交叉点（理论上需要找到概率密度曲线下方相交的部分）
- 将这两个交叉点对应的x值作为直方图的边界，计算区间内的累计频率
- 对应的面积就是重叠部分，除以总面积（直方图总高度乘以宽度）

这个过程可以使用numpy积分或者scipy的`quad`函数实现，但需要注意的是，这一步可能会涉及到数值近似，精确度受限于积分方法。

完成上述操作后，你可以得到重合面积占总面积的比例。