绘制鸢尾花萼片（sepal）和花瓣（petal）大小关系的多变量分布图（中间为散点图，x轴和y轴为边际图并显示核密度分布，x轴编辑图箱型个数为15，y轴箱型个数为30）

绘制鸢尾花（Iris dataset）萼片（sepal length and width）和花瓣（petal length and width）的多变量分布图通常用于数据可视化和探索性数据分析。这种类型的图形可以是 seaborn 的 JointGrid 对象，结合了 Seaborn 库的 FacetGrid 和 JointDistplot 功能。以下是创建这种图表的一个步骤：

1. 首先，你需要安装 seaborn 和 matplotlib 库，如果还没有安装的话：

pip install seaborn matplotlib pandas

2. 导入所需的库和数据集：

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

# 加载iris数据集（假设从sklearn.datasets导入）
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

3. 使用 JointGrid 创建联合图：

g = sns.JointGrid(data=data, x="sepal_length", y="petal_length", height=6, ratio=40, space=0)

4. 添加散点图（scatter plot）作为核心图，并设置箱线图（boxenplot）作为边际图：

g.plot_joint(sns.scatterplot, s=10, alpha=.5)
g.plot_marginals(sns.boxenplot, whis=[5, 95], linewidth=2, color=".8")

5. 设置 x 轴箱型图的数量为15，y轴箱型图的数量为30：

g.ax_marg_x.set_xticks(range(1, 16))
g.ax_marg_y.set_yticks(range(1, 31))

6. 最后展示图形：

plt.show()

这个过程会生成一个中间有散点图表示萼片长度和花瓣长度关系，而 x 轴和 y 轴分别是它们各自的边际分布，每个箱子代表一个范围内的数据频率。