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。

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