用python实现以下功能，按照钢种画多列数据的频数分布直方图，最后每列数据生成一个直方图

要实现按照钢种画多列数据的频数分布直方图，最后每列数据生成一个直方图，可以使用pandas库的melt函数将多列数据转换为一列，然后使用seaborn库的FacetGrid函数来实现。以下是一个简单的示例代码，可以根据实际需要进行修改：

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

# 读取数据，假设数据文件名为steel_data.csv，包含钢种（steel_type）、数据列名（data_name）和数据分布（data_distribution1, data_distribution2, ...）
df = pd.read_csv('steel_data.csv')

# 使用pandas的melt函数将多列数据转换为一列
df_melt = df.melt(id_vars=['steel_type', 'data_name'], var_name='data_column', value_name='data_distribution')

# 使用seaborn设置样式
sns.set_style('darkgrid')

# 使用FacetGrid函数绘制直方图，按照钢种和数据列名区分
g = sns.FacetGrid(df_melt, col='data_column', hue='steel_type', col_wrap=3)
g.map(sns.histplot, 'data_distribution', alpha=0.7)

# 设置图表标题和横纵轴标签
g.set_titles('{col_name}')
g.set_axis_labels('Data Distribution', 'Count')

# 显示图表
plt.show()

这段代码假设数据文件名为steel_data.csv，包含多列数据：钢种（steel_type）、数据列名（data_name）和数据分布（data_distribution1, data_distribution2, ...）。使用pandas库中的read_csv函数读取数据，然后使用pandas的melt函数将多列数据转换为一列，然后使用seaborn库设置样式并使用FacetGrid函数绘制直方图，按照数据列名和钢种区分。最后使用matplotlib库设置图表标题和横纵轴标签，并显示图表。