为什么`displot()` 是 Seaborn 库中用于绘制单变量分布的函数。

`displot()` 函数是 Seaborn 库中的一个非常有用的函数，它用于绘制单变量分布，原因如下：

1. **多功能性**：

`displot()` 函数结合了几种不同的图表类型，可以一次性展示单变量分布的不同方面。它可以根据需要生成直方图、核密度估计图（KDE）和箱线图。

2. **自定义性**：

Seaborn 的 `displot()` 函数提供了丰富的参数，允许用户自定义图表的外观和行为，例如颜色、分位数、标签等。

3. **简洁性**：

`displot()` 函数的语法简洁，使得用户可以很容易地生成复杂的分布图，而不需要编写大量的代码。

4. **美观性**：

Seaborn 库以其美观的图表著称，`displot()` 生成的图表具有优雅的默认样式，可以快速生成专业级别的视觉效果。

5. **交互性**：

在某些环境下，Seaborn 的图表可以是交互式的，允许用户通过鼠标悬停或点击来探索数据的分布。

6. **整合性**：

`displot()` 函数可以与 Pandas DataFrames 直接整合，使得从数据到图表的转换非常流畅。

7. **扩展性**：

Seaborn 允许用户在 `displot()` 函数的基础上进行扩展，例如添加额外的统计摘要或自定义的图形元素。

8. **教育性**：

`displot()` 函数是一个很好的工具，可以帮助用户理解数据的分布特性，如偏度、峰度等。

9. **兼容性**：

Seaborn 是基于 Matplotlib 构建的，这意味着 `displot()` 函数生成的图表可以很容易地与 Matplotlib 的其他功能和图表类型结合使用。

10. **社区支持**：

Seaborn 是一个广泛使用的库，拥有活跃的社区，用户可以轻松找到帮助和资源来学习如何使用 `displot()` 函数。

下面是一个使用 `displot()` 函数绘制单变量分布的简单示例：

```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载示例数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

# 使用displot()绘制分布图
sns.displot(tips["total_bill"], kde=True)

# 显示图表
plt.show()
```

在这个示例中，`displot()` 函数用于绘制 `tips` 数据集中 `total_bill` 列的分布，包括直方图和核密度估计图。