kde图: UserWarning:数据集无方差；跳过密度估计

kde图是一种基于密度估计的数据可视化方法，用于展示数据分布的平滑曲线图。它可以帮助我们直观地理解数据的概率密度分布，并通过曲线的高低来揭示数据的峰值和波动情况。

KDE（Kernel Density Estimation）图的生成过程是将每个数据点周围的概率分布函数叠加在一起，形成一条平滑曲线。这条曲线被称为核密度估计曲线，它的高度表示对应位置的概率密度。

KDE图可以帮助我们识别出数据的峰值、模态数量、异常值等特征，从而更好地理解和分析数据集。它常用于探索性数据分析、数据挖掘、模式识别和统计推断等领域。

在云计算领域，KDE图可以用于分析各类指标数据的分布情况，比如用户访问量、网络延迟、服务器负载等。通过观察KDE图，我们可以发现数据中的潜在模式、异常情况和趋势变化，为优化系统性能、规划资源和调整策略提供决策依据。

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