使用python读取excel中的某几列数据并绘制正态分布直方图与核密度图，并在正态分布直方图、核密度图中添加图例与正态分布曲线，使用sns包

好的，以下是代码实现：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

# 读取excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[1, 2, 3, 4])

# 绘制直方图与核密度图
sns.set_style('whitegrid')
sns.histplot(data=df, x='A', kde=True, label='A')
sns.histplot(data=df, x='B', kde=True, label='B')
sns.histplot(data=df, x='C', kde=True, label='C')
sns.histplot(data=df, x='D', kde=True, label='D')

# 添加图例
plt.legend()

# 绘制正态分布曲线
x = np.linspace(-10, 10, 100)
plt.plot(x, norm.pdf(x, 0, 1), label='Normal')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图像
plt.show()

其中，`usecols`参数指定需要读取的列，`kde=True`参数表示绘制核密度图，`sns.histplot()`函数绘制直方图和核密度图，`sns.set_style()`函数设置图像外观风格，`plt.plot()`函数绘制正态分布曲线，`plt.legend()`函数添加图例，`plt.show()`函数显示图像。