:直方图与密度图 使用diamonds数据集，绘制一张花费(price) 的直方图，并在同一图上添加密度曲线。设置直方图的填充颜色和透明度，并为图形添加标题和坐标轴标签。

直方图是一种统计图表，它通过长条形的高度来表示数据分布的情况，每个矩形代表了对应区间内的数据频数。而密度图则是一个连续版本的直方图，它用曲线的形式展示数据点的频率密度，颜色越深表示频率越高。

在Python的`matplotlib`库中，我们可以使用`seaborn`模块结合`distplot`函数来创建这样的组合图。首先，我们需要加载`diamonds`数据集，通常这个数据集来自于`pandas_datareader`或者` seaborn`自带的数据集。

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

# 加载diamonds数据集，假设已经安装了pandas_datareader
diamonds = pd.read_csv('path_to_diamonds.csv')  # 请替换为实际文件路径

# 计算价格(price)的直方图并添加密度曲线
sns.displot(
    data=diamonds,
    x="price",
    kind="kde",  # 使用kernel density estimation (KDE) 创建密度图
    bins=30,  # 设置直方图的bin数量
    fill=True,  # 填充直方图
    alpha=0.7,  # 设置填充颜色的透明度
)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title("Price Distribution with Density Curve")
plt.xlabel("Price")
plt.ylabel("Density")

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，`displot`函数会自动处理同时显示直方图和密度曲线，我们只需指定变量和样式参数即可。如果你的数据集路径、文件名或列名不同，记得相应地修改代码。完成上述步骤后，你会看到一张包含价格分布直方图和密度曲线的图表。