帮我生成一份超市销售数据分析的正态QQ图和核密度图代码

好的，以下是 Python 代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

# 读取数据
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 绘制正态 QQ 图
sns.set(style="whitegrid")
sns.qqplot(data['Sales'], line='s')
plt.title('Normal QQ Plot for Sales Data')
plt.show()

# 绘制核密度图
sns.distplot(data['Sales'], fit=norm, kde=True)
plt.title('Kernel Density Plot for Sales Data')
plt.show()

其中，`data` 是销售数据的 Pandas 数据帧，`Sales` 是销售额数据的列名。在绘制正态 QQ 图时，我们使用了 Seaborn 库的 `qqplot()` 函数，指定 `line='s'` 参数可以绘制一条代表标准正态分布的直线。在绘制核密度图时，我们使用了 Seaborn 库的 `distplot()` 函数，指定 `fit=norm` 参数可以将拟合的正态分布曲线绘制在图上。

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以下是在R语言中进行二元数据正态性检验的pp图和qq图的代码示例：

# 生成二元数据
data <- data.frame(var1 = rnorm(100), var2 = rexp(100))

# 绘制pp图
library(car)
pp <- ppr(data)
plot(pp)

# 绘制qq图
qqnorm(data$var1)
qqline(data$var1)
qqnorm(data$var2)
qqline(data$var2)

在上述代码中，我们首先使用`data.frame()`函数生成了一个包含两个变量的数据框，然后使用`car`包中的`ppr()`函数生成了pp图，并使用`plot()`函数进行绘制。接着，我们使用`qqnorm()`函数绘制了两个变量的qq图，并使用`qqline()`函数添加了一条参考线。

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# 生成三元数据
data <- data.frame(var1 = rnorm(100), var2 = rexp(100), var3 = rpois(100, 5))

# 绘制pp图
library(car)
pp <- ppr(data)
plot(pp)

# 绘制qq图
qqnorm(data$var1)
qqline(data$var1)
qqnorm(data$var2)
qqline(data$var2)
qqnorm(data$var3)
qqline(data$var3)

在上述代码中，我们首先使用`data.frame()`函数生成了一个包含三个变量的数据框，然后使用`car`包中的`ppr()`函数生成了pp图，并使用`plot()`函数进行绘制。接着，我们使用`qqnorm()`函数绘制了三个变量的qq图，并使用`qqline()`函数添加了一条参考线。