Seaborn是基於matplotlib的Python可視化庫。 它提供了一個高級界面來繪制有吸引力的統計圖形。Seaborn其實是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，不需要經過大量的調整就能使你的圖變得精致。
但應強調的是，應該把Seaborn視為matplotlib的補充，而不是替代物。
kdeplot(核密度估計圖)
核密度估計(kernel density estimation)是在概率論中用來估計未知的密度函數，屬於非參數檢驗方法之一。通過核密度估計圖可以比較直觀的看出數據樣本本身的分布特征。具體用法如下
*seaborn.kdeplot(data,data2=None,shade=False,vertical=False,kernel='gau',bw='scott',gridsize=100,cut=3,clip=None,legend=True,cumulative=False,shade_lowest=True,cbar=False, cbar_ax=None, cbar_kws=None, ax=None, *kwargs)
distplot
displot()集合了matplotlib的hist()與核函數估計kdeplot的功能，增加了rugplot分布觀測條顯示與利用scipy庫fit擬合參數分布的新穎用途。具體用法如下：
seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, color=None, vertical=False, norm_hist=False, axlabel=None, label=None, ax=None)