在海图或kdeplot的平均峰值上绘制点

是一种数据可视化的方法，用于展示数据分布的密度和峰值位置。海图（heatmap）和kdeplot（Kernel Density Estimation Plot）都是常用的数据可视化工具。

海图是一种二维热力图，通过颜色的深浅来表示数据的密度。在海图上绘制点可以突出数据的峰值位置，帮助观察者更直观地理解数据的分布情况。海图通常用于显示大量数据的分布情况，特别适用于研究地理信息、人口密度、温度分布等领域。

kdeplot是一种基于核密度估计的数据可视化方法，通过平滑数据分布曲线来估计数据的概率密度函数。在kdeplot的平均峰值上绘制点可以标记出数据的主要峰值位置，有助于观察者更准确地理解数据的分布特征。kdeplot常用于分析连续型数据的分布情况，例如统计学、金融分析、生物学等领域。

综上所述，通过在海图或kdeplot的平均峰值上绘制点可以提供以下信息：

1. 数据分布的密度：通过海图的颜色深浅或kdeplot的曲线高低可以了解数据的密集程度。
2. 数据的峰值位置：在海图或kdeplot的平均峰值上绘制点可以标记出数据的主要峰值位置，帮助观察者更直观地理解数据的分布特征。
3. 数据的分布特征：通过观察海图或kdeplot的整体形状和峰值位置，可以推测数据的分布类型（如正态分布、偏态分布等）。

对于海图和kdeplot的具体应用场景和推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，由于要求不能提及具体的云计算品牌商，无法给出相关信息。但可以肯定的是，海图和kdeplot是常见的数据可视化方法，在各类数据分析和研究中都有广泛的应用。