无法在Seaborn带状图中使用'x‘和'+’标记

Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库，它提供了更高级别的API来绘制各种统计图表。在Seaborn的带状图（stripplot）中，目前不支持使用'x'和'+'标记。

带状图是一种展示分类数据的图表类型，它通过在一个方向上的连续轴上分布数据点来表示每个分类变量的值。带状图常用于观察分类变量之间的分布情况，特别适用于小样本数据的可视化。

然而，Seaborn的带状图并不支持使用'x'和'+'标记。如果需要使用这些标记，你可以考虑使用其他绘图库，如matplotlib。在matplotlib中，你可以使用scatter函数来创建散点图，然后设置标记样式为'x'或'+'。

以下是一个使用matplotlib绘制带状图，并使用'x'和'+'标记的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建随机数据
np.random.seed(42)
data1 = np.random.normal(0, 1, 100)
data2 = np.random.normal(2, 1, 100)
data3 = np.random.normal(4, 1, 100)

# 绘制带状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(np.zeros_like(data1), data1, marker='x', label='Data 1')
ax.scatter(np.ones_like(data2), data2, marker='+', label='Data 2')
ax.scatter(2 * np.ones_like(data3), data3, marker='x', label='Data 3')

# 设置x轴标签
ax.set_xticks([0, 1, 2])
ax.set_xticklabels(['Data 1', 'Data 2', 'Data 3'])

# 设置图例
ax.legend()

# 显示图表
plt.show()

以上示例中，我们首先使用numpy生成了三组随机数据，然后使用scatter函数在带状图上绘制了这三组数据，并分别使用'x'和'+'标记表示不同的数据组。最后，通过设置x轴标签和添加图例，使图表更加清晰易懂。

注意：在实际开发过程中，除了标记样式外，还可以通过调整颜色、大小、透明度等参数来进一步定制你的图表。