sns.distplot(raw_house.price)

`sns.distplot(raw_house.price)` 是使用 seaborn 库绘制直方图和密度曲线的代码。其中 `raw_house` 是一个 pandas DataFrame 对象，`price` 是该 DataFrame 中的一列数据，用于绘制直方图和密度曲线。

直方图是一种常用的数据可视化图形，用于展示一组数据的分布情况。它将数据分成若干个区间，计算每个区间内数据的频数或频率，然后将这些频数或频率表示为柱形图，柱形图的高度表示该区间内数据的频数或频率。

密度曲线则是对数据分布的一种平滑估计，它可以用来更好地展示数据的分布形态。密度曲线是对概率密度函数的估计，用一条连续曲线来近似表示数据的分布情况。

`sns.distplot(raw_house.price)` 的作用是绘制房价数据的直方图和密度曲线，用于观察该数据的分布情况和形态。

相关问题

sns.boxplot(raw_house.price)

`sns.boxplot(raw_house.price)` 是使用 seaborn 库绘制箱线图的代码。其中 `raw_house` 是一个 pandas DataFrame 对象，`price` 是该 DataFrame 中的一列数据，用于绘制箱线图。

箱线图是一种数据可视化图形，用于展示一组数据的分布情况。它可以用来检测数据中的异常值、观察数据的中位数、四分位数、极值等统计信息。箱线图由一个箱体和两条线组成，箱体表示数据的中间 50% 范围，线表示数据的最大值和最小值。在箱体中，中间的线表示数据的中位数，箱体的上下边缘分别表示数据的第三四分位数和第一四分位数。

`sns.boxplot(raw_house.price)` 的作用是绘制房价数据的箱线图，用于观察该数据的分布情况和统计信息。

sns.distplot

`sns.distplot`是Seaborn库中的一个函数，用于绘制单变量分布的直方图和密度曲线。它接受一维数组、Series、DataFrame列、numpy数组等作为输入，并自动调整坐标轴和直方图的宽度、间距、颜色等参数，从而更好地展示数据分布的情况。示例代码如下：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成正态分布随机数
import numpy as np
np.random.seed(123)
x = np.random.normal(size=100)

# 绘制直方图和密度曲线
sns.distplot(x)

# 显示图形
plt.show()

该代码将生成一个正态分布的数据，并绘制对应的直方图和密度曲线。您可以根据需要自定义参数，例如更改颜色、调整直方图宽度、更改核密度估计方法等。