显示散点图和二维直方图相同的图形

是核密度估计图（Kernel Density Estimation，简称KDE）。KDE是一种通过估计概率密度函数来显示数据分布的方法。它在可视化数据分布和探索数据特征方面非常有用。

KDE图形的主要特点如下：

1. 横轴表示数据的取值范围，纵轴表示概率密度。
2. KDE图形通过在每个数据点附近放置一个核函数（比如高斯核函数）来估计概率密度。
3. 核函数在每个数据点处产生一个小的高斯分布，并且在整个数据范围内累加，形成一条平滑的曲线。
4. KDE图形可以帮助我们观察数据的集中程度、分布形状和异常值。

KDE图形的优势：

1. 相比散点图和二维直方图，KDE图形更能反映数据的分布特征和趋势。
2. 通过平滑处理，KDE图形可以减少噪音和离散点对数据分布的干扰，更好地展现数据的整体分布情况。
3. KDE图形可以直观地比较不同数据集之间的分布差异和相似度。

KDE图形的应用场景：

1. 数据可视化：KDE图形可以用于可视化数据的分布，特别适合连续型数据。
2. 数据探索：KDE图形可以帮助分析人员发现数据中的规律、趋势和异常情况。
3. 模式识别：KDE图形可用于模式识别和分类问题中，通过比较不同类别的数据分布来确定分类边界。

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