Python实现已知数据集画密度函数图

要画密度函数图，可以使用Python中的seaborn库。具体步骤如下：

1. 导入seaborn库和数据集。

import seaborn as sns
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

2. 使用sns.kdeplot()函数画密度函数图。

sns.kdeplot(data['column_name'], shade=True)

其中，data['column_name']是数据集中要画密度函数图的列名。

3. 可以使用sns.distplot()函数画带有直方图和密度函数的图。

sns.distplot(data['column_name'], hist=True, kde=True, rug=False)

其中，hist=True表示画直方图，kde=True表示画密度函数，rug=False表示不画观测点。

完整代码示例：

import seaborn as sns
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

sns.kdeplot(data['column_name'], shade=True)
sns.distplot(data['column_name'], hist=True, kde=True, rug=False)

plt.show()

注意：在代码中，我们使用了matplotlib库的plt.show()函数来显示图形。如果没有导入该库，请先导入。