python用seaborn包以Kapital为自变量，GDP为因变量，作它们散点图，并在图上边和下边分别给出Kapital 和GDP的密度图

在Python中，你可以使用Seaborn库创建这样的散点图，并结合Kernel Density Estimation (KDE) 来同时展示两个变量的分布。以下是一个简单的步骤示例：

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

# 假设你有一个包含Kapital和GDP数据的数据框df
# Kapital列名假设为'capital', GDP列名假设为'gdp'
if 'capital' in df.columns and 'gdp' in df.columns:
    # 创建散点图
    g = sns.scatterplot(x='capital', y='gdp', data=df)

    # 添加密度图
    sns.kdeplot(df['capital'], shade=True, color="r", ax=g.get_axis("x"), legend=False)
    sns.kdeplot(df['gdp'], shade=True, color="b", ax=g.get_axis("y"), orientation="horizontal", legend=False)

    # 设置轴标签和标题
    g.set_xlabel('Capital')
    g.set_ylabel('GDP')
    g.set_title('Scatter plot with KDE density on the sides')

    # 显示图形
    plt.show()
else:
    print("数据集中需要有'capital'和'gdp'这两列才能继续操作。")