使用循环创建seaborn displot

使用循环创建 seaborn displot 是一种数据可视化的方法，用于绘制单变量或多变量的分布图。seaborn 是一个基于 matplotlib 的 Python 数据可视化库，提供了更高级的绘图接口和更美观的图形效果。

在使用循环创建 seaborn displot 时，可以通过遍历数据集中的不同变量，逐个绘制其分布图。以下是一个示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有一个包含多个变量的数据集 data
data = {
    'var1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'var2': [2, 4, 6, 8, 10],
    'var3': [3, 6, 9, 12, 15]
}

# 遍历数据集中的每个变量，创建对应的分布图
for var in data:
    sns.displot(data[var], kde=True)  # 创建分布图，设置 kde=True 可以显示核密度估计曲线
    plt.title(f"Distribution of {var}")  # 设置图表标题
    plt.show()  # 显示图表

上述代码中，我们假设有一个包含三个变量的数据集 data，通过遍历 data 中的每个变量，使用 sns.displot() 函数创建对应的分布图。通过设置 kde=True 参数，可以在图表中显示核密度估计曲线。然后，使用 plt.title() 设置图表标题，并使用 plt.show() 显示图表。

这种方法可以方便地一次性创建多个变量的分布图，适用于数据探索、特征分析等场景。

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