本文介绍了如何使用Seaborn的kdeplot函数绘制多个分组的密度图，以展示数据分布和差异性。通过示例展示了如何利用鸢尾花数据集，设置样式并分析萼长的分布情况。
使用Seaborn绘制多个分组的密度图（Density Plot）
Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库，它可以在美学感性和信息美学两个层面上，以一种简单、优美、实用的方式绘制各种数据可视化图表。其中，kdeplot函数可以用来绘制各种核密度估计图。在数据分组较多时，使用柱状图展示分布往往不可避免的导致分组数量的过多，难以进行有效的比较。这时候，密度图就成为了一个非常好的选择，它能够展示出数据的整体分布情况以及各个分组之间的差异性。
下面，我们将使用Seaborn中的kdeplot函数来展示如何绘制一个多个分组的密度图。
- 准备数据
我们首先需要准备一些数据，这里使用Seaborn自带的鸢尾花数据集作为例子。具体代码如下：
import seaborn as sns
# 加载数据集
iris = sns.load_dataset(
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