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要在Seaborn图表上添加地毯图，可以使用sns.rugplot()函数。这个函数可以将一维数据的分布可视化为地毯图，显示数据点的分布情况。
以下是一个示例代码，演示如何在Seaborn图表上添加地毯图：
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机数据 data = np.random.normal(size=100) # 创建Seaborn图表 sns.histplot(data, kde=True) # 添加直方图和核密度估计 # 添加地毯图 sns.rugplot(data, height=0.1, color='red') # 显示图表 plt.show() 在这个示例中，首先生成了一些随机数据，然后使用sns.histplot()函数创建了一个直方图和核密度估计。接着使用sns.rugplot()函数添加了地毯图，并指定了地毯的高度和颜色。最后通过plt.show()函数显示图表。
通过将地毯图添加到Seaborn图表中，可以更直观地展示数据点的分布情况，帮助我们更好地理解数据。
