获取注意力：使用seaborn绘制核密度估计图

# 1. 引言

#### 1.1 介绍核密度估计（KDE）图

核密度估计（Kernel Density Estimation，简称KDE）是一种直方图的平滑化方法，用于可视化连续变量的数据分布情况。KDE图显示了数据集中每个数据点周围的密度，并在整个数据范围内绘制了一个平滑的曲线来表示整体分布。

#### 1.2 为什么要使用seaborn库进行绘制

Seaborn是一个基于Python的数据可视化库，它是在matplotlib的基础上进行扩展和优化的。Seaborn库提供了简单易用的高级接口，使得绘制复杂的统计图表变得轻松而便捷。

在绘制核密度估计图时，Seaborn提供了丰富的参数设置和优雅的图表样式，可帮助我们更好地展示数据的分布情况，从而提高数据分析和解释的效果。

#### 1.3 本文的结构和目的

本文将介绍核密度估计图的基本概念和使用场景，并详细介绍如何使用Seaborn库绘制核密度估计图。具体结构包括：

- 第二章：核密度估计图简介，介绍核密度估计的定义、理解和应用场景。
- 第三章：Seaborn库简介，简要介绍Seaborn库的特点和优势。
- 第四章：使用Seaborn绘制核密度估计图，包括数据准备和绘制单变量核密度估计图、双变量核密度估计图的方法。
- 第五章：优化核密度估计图，介绍如何调整图表样式和颜色，添加均值线和标签，以及改变核密度估计图的显示参数。
- 最后章节为结论与展望，总结本文的内容和重点，讨论核密度估计图的局限性和改进空间，并展望Seaborn库在其他数据可视化中的应用。

通过本文的阅读，读者将能够了解核密度估计图的基本概念和使用方法，以及掌握使用Seaborn库绘制核密度估计图的技巧和注意事项。

# 2. 核密度估计图简介

#### 2.1 核密度估计的基本概念

核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）是一种估计随机变量概率密度函数的非参数方法。它通过在每个数据点上放置一个核函数，然后将所有核函数叠加起来，形成平滑的密度估计曲线，用来描绘数据分布的概率密度。

#### 2.2 如何理解核密度估计图

核密度估计图是通过对数据点进行核密度估计得到的可视化图形，用于展示数据的分布情况。它可以帮助我们观察数据的整体分布趋势，识别数据的峰值和密集区域，以及发现潜在的分布模式。

#### 2.3 使用核密度估计图的应用场景

核密度估计图通常用于单变量或双变量数据的分布展示，能够帮助数据分析师和决策者更直观地理解数据的特征和规律。在统计学、数据分析、机器学习等领域中，核密度估计图被广泛应用于探索性数据分析、模式识别和异常检测等任务中。

# 3. seaborn库简介

#### 3.1 什么是se