代码：# 生成并绘制随机双变量数据集 x = food['胆固醇（每日参考值百分比）'].values y = food['钠（每日参考值百分比）'].values sns.kdeplot(x, y, cmap=cmap, shade=True, cut=5, ax=axes[0,0]) axes[0,0].set(xlim=(-10, 50), ylim=(-30, 70), title = '胆固醇和钠') cmap = sns.cubehelix_palette(start=0.333333333333, light=1, as_cmap=True)。报错：TypeError: kdeplot() takes from 0 to 1 positional arguments but 2 positional arguments (and 2 keyword-only arguments) were given

这个报错可能是因为缺少了 `data` 参数，你需要将 x 和 y 作为一个二维数组传递给 `data` 参数。可以尝试修改代码如下：

import numpy as np
import seaborn as sns

x = food['胆固醇（每日参考值百分比）'].values
y = food['钠（每日参考值百分比）'].values

cmap = sns.cubehelix_palette(start=0.333333333333, light=1, as_cmap=True)

sns.kdeplot(data=np.column_stack((x, y)), cmap=cmap, shade=True, cut=5)
plt.xlim(-10, 50)
plt.ylim(-30, 70)
plt.title('胆固醇和钠')
plt.show()

这样应该就可以生成并绘制随机双变量数据集了。

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# 绘制KDE图 f, axes = plt.subplots(3, 3, figsize=(10, 10), sharex=True, sharey=True) s = np.linspace(0, 3, 10) cmap = sns.cubehelix_palette(start=0.0, light=1, as_cmap=True) # 生成并绘制随机双变量数据集 x = food['胆固醇（每日参考值百分比）'].values y = food['钠（每日参考值百分比）'].values sns.kdeplot(x, y, cmap=cmap, shade=True, cut=5, ax=axes[0,0]) axes[0,0].set(xlim=(-10, 50), ylim=(-30, 70), title = '胆固醇和钠')，报错信息：OptionError: "No such keys(s): 'mode.use_inf_as_null'"

这个错误通常是因为您使用的Seaborn版本过低导致的。请升级您的Seaborn版本，方法如下：

!pip install seaborn --upgrade

或者，您可以尝试在导入Seaborn时显式地设置`mode.use_inf_as_null`参数，如下所示：

import seaborn as sns
sns.set(style="white", color_codes=True, rc={"mode.use_inf_as_null": True})

这样应该可以解决您的问题。

请生成数据集（X，y），其中X为分布于0到3之间的随机变量，并令y=2+4*X+np.random.randn(100，1）；利用matplotlib画出生成的数据集

好的，以下是生成数据集（X，y）的代码和绘制散点图的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机变量X
X = 3 * np.random.rand(100, 1)

# 生成对应的y
y = 2 + 4 * X + np.random.randn(100, 1)

# 绘制散点图
plt.scatter(X, y)
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("y")
plt.show()

运行以上代码会生成一张散点图，其中横坐标为X，纵坐标为y，如下图所示：