Seaborn图一个分布图，其中颜色是第三维的平均值

Seaborn是一个基于Python的数据可视化库，它建立在Matplotlib之上，提供了一种更高级、更美观的绘图风格。Seaborn图中的分布图是一种用于展示数据分布情况的图表，通过直观地显示数据的分布特征，帮助我们更好地理解数据。

在Seaborn中，可以使用distplot()函数来创建分布图。分布图可以展示数据的频率分布情况，并且可以通过添加第三维的平均值来进一步增加信息量。具体来说，可以使用distplot()函数的color参数来指定颜色，使用kde_kws参数中的shade参数来控制是否填充颜色。

以下是一个完整的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 创建分布图
sns.distplot(data, color='blue', kde_kws={'shade': True})

# 添加第三维的平均值
mean_value = sum(data) / len(data)
plt.axvline(mean_value, color='red', linestyle='--', label='Mean')

# 设置图表标题和标签
plt.title('Distribution Plot with Mean Value')
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Density')

# 显示图表
plt.legend()
plt.show()

在这个示例中，我们创建了一个包含10个数据点的数据集，并使用蓝色作为分布图的颜色。通过计算数据的平均值，我们使用红色虚线将平均值添加到图表中。图表的标题为"Distribution Plot with Mean Value"，x轴标签为"Data"，y轴标签为"Density"。

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