要在Seaborn中创建直方图或核密度估计图，可以使用seaborn.histplot()函数来绘制直方图，使用seaborn.kdeplot()函数来绘制核密度估计图。
以下是一个简单的示例，演示如何创建直方图和核密度估计图：
云服务器
物理服务器
虚拟主机
跨境电商服务器import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个随机数据集
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)
# 创建直方图
sns.histplot(data, kde=False)
plt.title('Histogram')
plt.show()
# 创建核密度估计图
sns.kdeplot(data)
plt.title('Kernel Density Estimate')
plt.show()
在这个示例中，我们首先生成一个随机数据集，然后分别使用seaborn.histplot()和seaborn.kdeplot()函数来绘制直方图和核密度估计图。可以根据自己的数据集和需求来调整参数，以创建符合自己需求的直方图或核密度估计图。
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