本文介绍了如何使用Python的Seaborn库中的violinplot，通过设置inner参数为'points'，在数据分布图中添加数据点，以直观展现数据的稠密程度，帮助更深入理解数据特征。
使用violinplot绘制数据分布图时，我们可以通过设置inner参数添加数据点以显示数据的稠密程度。
violinplot是一种非常实用的数据可视化工具，它被广泛用于探究数据的分布情况。在绘制violinplot时，默认情况下，数据只会显示成条形图的形式，不能看出数据的稠密程度。但是，我们可以通过设置inner参数，将数据点添加到图形上，从而更加清晰地了解数据的分布情况。
以下是利用Python编写的示例代码，展示如何使用violinplot函数来添加数据点：
import seaborn as sns
# 导入Seaborn中內置的Iris数据集
iris = sns.load_dataset('iris')
# 绘制分布图，同时添加
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