使用Seaborn库中的distplot函数时，有时会遇到无法显示图例的问题

背景

在数据可视化中，Matplotlib和Seaborn是两个非常常用的库。其中，Seaborn是基于Matplotlib的高级库，可以更加方便地绘制统计图表，并且有许多内置样式和属性。在使用Seaborn库中的distplot函数时，有时会遇到无法显示图例的问题。

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问题分析

如下图所示，通过Seaborn的distplot函数绘制了两组数据的直方图，并且设置为显示图例。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate data
np.random.seed(1)
dist1 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)
dist2 = np.random.normal(loc=1, scale=1, size=1000)

# Plot
sns.distplot(dist1, label='Distribution 1')
sns.distplot(dist2, label='Distribution 2')
plt.legend()
plt.show()

但是，绘制的图形中并没有显示图例。

解决方案

为了解决这个问题，需要对Seaborn库中的distplot函数进行一些修改，具体步骤如下：

1. 导入所需库

导入matplotlib、seaborn和numpy库，以及设置随机数种子以确保结果的可重复性。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

np.random.seed(1)

2. 创建数据

创建两组数据，分别服从正态分布，并且通过设置不同的均值和标准差来区分两组数据。

dist1 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)
dist2 = np.random.normal(loc=1, scale=1, size=1000)

3. 绘制图形

使用Seaborn的distplot函数来绘制直方图，并且设定区分两组数据的颜色和标签名，然后调用legend()函数来显示图例。

sns.distplot(dist1, color='red', label='Distribution 1')
sns.distplot(dist2, color='blue', label='Distribution 2')
plt.legend()
plt.show()

通过这种方式，就可以成功在图形中显示图例。

总结

通过以上步骤，我们可以成功在Seaborn的distplot函数中显示图例。这个问题的根本原因是，distplot函数中默认不会绘制图例。因此，我们需要手动设定颜色和标签名，并且调用legend()函数来显示图例。总的来说，这是一个比较简单的问题，但是要注意在绘制图形时，一定要注意各个参数的设置，避免出现其他问题。