写一个sns.catplot的案例，可以充分表现参数的意义，并具有一定的复杂性

您好！以下是一个使用sns.catplot绘制的案例：

我们假设有一份某国家各城市的人均收入数据，其中包括了5个不同城市的800名居民的收入信息。现在我们想要探索城市之间收入的差异，并找出不同城市中高收入和低收入人群的比例。我们可以使用sns.catplot绘制箱形图和小提琴图来实现这个任务。

首先，我们使用pandas读取数据并对其进行处理，代码如下：

import pandas as pd
import seaborn as sns

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

接下来，我们使用sns.catplot绘制箱形图，代码如下：

sns.catplot(x='City', y='Income', data=data, kind='box')

这个图表展示了不同城市的人均收入的分布情况，以及一些统计指标，比如中位数、四分位数等。这可以帮助我们分析城市之间的收入差异。

然后，我们使用sns.catplot绘制小提琴图，代码如下：

sns.catplot(x='City', y='Income', data=data, kind='violin', split=True)

这个图表展示了每个城市中高收入和低收入人群的相对比例，以及他们的收入分布情况。图中黑色线表示中位数，白点表示中位数的置信区间。这个图表可以帮助我们更好地理解不同城市中不同收入群体的情况，并发现收入分布的不同之处。

通过这些图表，我们可以更好地了解不同城市之间的收入差异，以及高收入和低收入群体的比例分布。这对于制定政策和投资决策等方面都有很大的参考价值。