kdeplot()是什么

`kdeplot()`是seaborn库中的一个重要函数，它用于创建核密度估计（Kernel Density Estimation）图。这种类型的图形展示了连续变量的概率分布，通过将数据点聚集到一起形成一个平滑曲线来呈现数据的密度。在seaborn的`jointplot()`函数中，可以指定`kind='kde'`来使用这个功能，例如：

ax = sns.jointplot(x='sepal_length', y='sepal_width', data=setosa, kind='kde', color='g')  # 创建一个散点图并添加核密度估计图层

在这个例子中，它会显示`sepal_length`和`sepal_width`两个特征之间的二维核密度估计图，颜色为绿色。如果你想在其他已经存在的`jointplot`上添加kde图层，可以使用`.plot_joint()`方法，如上述引用[1]所示。

调整`ratio`参数，如引用[2]所提到的，可以改变边缘图的比例，使它们更紧凑(`ratio=15`)，以便更好地聚焦于核心的联合区域。这样可以使图形更易于解读，特别是当数据维度较高时。