df = px.data.iris() fig = px.density_contour(train_public, x="early_return_amount", y="total_loan") fig.show()改成matplotlib.pyplot下画出来的图

可以使用以下代码将其转换为使用matplotlib.pyplot绘制的图形：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 导入数据
df = px.data.iris()

# 绘制密度轮廓图
sns.kdeplot(data=df, x="early_return_amount", y="total_loan", fill=True, cmap="Blues", thresh=0, levels=15)

# 设置图形参数
plt.xlabel("Early return amount")
plt.ylabel("Total loan")
plt.title("Density contour plot")

# 显示图形
plt.show()

其中，`sns.kdeplot()`函数用于绘制密度轮廓图，`fill=True`参数表示填充轮廓线下方区域，`cmap="Blues"`参数表示使用蓝色调色板，`thresh=0`参数表示绘制所有密度值的轮廓线，`levels=15`参数表示将轮廓线分为15层。`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数用于设置x轴和y轴标签，`plt.title()`函数用于设置图形标题。最后，使用`plt.show()`函数显示图形。