def：what

核密度估计（Kernel Density Estimation，简称KDE）是一种用来估计随机变量概率密度函数的非参数方法

实现：（库函数）how

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 使用Seaborn绘制KDE图
sns.kdeplot(data, shade=True)# 添加标签和标题
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Density')
plt.title('Kernel Density Estimation')# 显示图形
plt.show()

解读，有什么用

解读KDE图时，需要注意以下几点：

1. 密度曲线： KDE图中的曲线代表了数据的概率密度估计。曲线越高表示该位置上的数据点密度越高。

2. 带状阴影区域： 如果在绘制KDE图时选择了shade=True，则会在曲线下方填充颜色，表示数据的密度区域。

3. 横轴和纵轴： 横轴代表数据的取值范围，纵轴表示对应取值处的密度估计值。

4. 峰值和谷值： 曲线的峰值表示数据中的高密度区域，而谷值表示低密度区域。