使用Seaborn绘制多个分组的密度图（Density Plot）

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。

1. 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('iris')