如何使用seaborn绘制单变量分布(仅对角线)？

要使用seaborn绘制单变量分布（仅对角线），可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库和模块：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

1. 加载数据集：

# 假设数据集为df，其中包含一个名为"column_name"的列
df = ...

1. 使用seaborn绘制单变量分布图：

sns.set(style="ticks")
sns.pairplot(df, vars=["column_name"])

其中，column_name是你想要绘制单变量分布的列名。

1. 显示图形：

plt.show()

这样就可以使用seaborn绘制单变量分布图了。seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，它提供了一些高级的绘图函数，可以帮助我们更轻松地创建各种统计图表。

单变量分布图是一种展示单个变量分布情况的图表，通常用于了解数据的分布特征。在对角线上，seaborn会绘制变量的直方图或核密度估计图，以展示变量的分布情况。其他位置则展示了变量之间的关系，这在绘制多变量分布图时非常有用。

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