数据集中根据标签对特征分布进行可视化

对数据集进行可视化有助于我们更好地理解数据，特别是在探索性数据分析阶段。对于有标签的数据集，我们可以使用不同的可视化方法来展示特征与标签之间的关系。其中一种方法是使用特征分布图，这种图像可以显示不同标签下特征的分布情况。以下是一些可用于可视化特征分布的常见方法：

1. 直方图：对于连续型特征，我们可以使用直方图来展示特征值的分布情况。每个直方图都对应一个标签，可以将它们堆叠在一起进行比较。

2. 箱线图：箱线图可以展示连续型特征的统计数据，包括中位数、上下四分位数和异常值。同样，每个箱线图都对应一个标签，可以将它们堆叠在一起进行比较。

3. 密度图：密度图可以显示连续型特征的概率密度函数。对于每个标签，可以使用不同的颜色或线型来表示其概率密度函数，并将它们绘制在同一个图中进行比较。

4. 条形图：对于离散型特征，我们可以使用条形图来展示特征值的分布情况。每个条形图都对应一个标签，可以将它们堆叠在一起进行比较。

5. 热力图：对于多个特征，我们可以使用热力图来展示它们之间的相关性。可以使用不同的颜色来表示不同的相关性值，并将它们绘制在同一个图中进行比较。

这些方法可以使用Python的各种可视化库来实现，如matplotlib、seaborn和plotly等。