sns.histplot(values, bins=100, color='k', kde=True, stat='density')是不是只绘制出95%的部分，剩余部分的x轴的概率密度图怎么显示出来

不是的，sns.histplot()函数默认绘制的是全部数据的直方图和密度曲线。如果您希望绘制全部数据的直方图和密度曲线，可以将stat参数设置为'density'或者'probability'或者'count'。如果您希望绘制全部数据的直方图和密度曲线，并且同时绘制出95%的置信区间，可以设置参数kde_kws={'bw_adjust':1.5}，这将调整核密度估计的带宽，使得置信区间更加准确。如果您使用的是matplotlib绘图库，可以使用plt.hist()函数和plt.plot()函数分别绘制直方图和密度曲线。

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# 设置子图 fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(15, 10)) # 绘制分布密度图 sns.histplot(data=data, x="PM2.5", bins=20, kde=True) sns.histplot(data=data, x="PM10", bins=20, kde=True) sns.histplot(data=data, x="SO2", bins=20, kde=True) sns.histplot(data=data, x="NO2", bins=20, kde=True) sns.histplot(data=data, x="CO", bins=20, kde=True) sns.histplot(data=data, x="O3", bins=20, kde=True) plt.show()优化这段代码，各可视化结果分别显示在子图中

以下是优化后的代码，其中每个子图都有标题，x轴标签和y轴标签:

import pandas as pd 
import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 

# 读取数据
data = pd.read_excel('北京市空气数据.xlsx',usecols=['PM2.5','PM10','SO2','NO2','CO','O3'])

# 设置子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(15, 10))

# 绘制子图
sns.histplot(data=data, x="PM2.5", bins=20, kde=True, ax=axs[0,0])
axs[0,0].set_title("PM 2.5 Distribution")
axs[0,0].set_xlabel("PM 2.5")
axs[0,0].set_ylabel("Count")

sns.histplot(data=data, x="PM10", bins=20, kde=True, ax=axs[0,1])
axs[0,1].set_title("PM 10 Distribution")
axs[0,1].set_xlabel("PM 10")
axs[0,1].set_ylabel("Count")

sns.histplot(data=data, x="SO2", bins=20, kde=True, ax=axs[0,2])
axs[0,2].set_title("SO2 Distribution")
axs[0,2].set_xlabel("SO2")
axs[0,2].set_ylabel("Count")

sns.histplot(data=data, x="NO2", bins=20, kde=True, ax=axs[1,0])
axs[1,0].set_title("NO2 Distribution")
axs[1,0].set_xlabel("NO2")
axs[1,0].set_ylabel("Count")

sns.histplot(data=data, x="CO", bins=20, kde=True, ax=axs[1,1])
axs[1,1].set_title("CO Distribution")
axs[1,1].set_xlabel("CO")
axs[1,1].set_ylabel("Count")

sns.histplot(data=data, x="O3", bins=20, kde=True, ax=axs[1,2])
axs[1,2].set_title("O3 Distribution")
axs[1,2].set_xlabel("O3")
axs[1,2].set_ylabel("Count")

# 显示子图
plt.show()

sns.histplot(creditcard,x="AGE",hue="SEX",bins=50,stat="density")#——————sns.histplot()作用是绘制直方图

是的，您说得对。`sns.histplot()`是Seaborn库中用于绘制直方图的函数。在这个例子中，它会使用数据框`creditcard`中的年龄（AGE）列作为x轴，并使用性别（SEX）列作为颜色标记（hue），将数据分成50个区间（bins）。`stat="density"`参数指定绘制的是密度直方图。