您给的代码示例和说说涉及用Python进行数据可视化， 特别是用不同的库来绘制直方图、箱线图、核密度图等。

1. Seaborn库用示例

   

   • 用seaborn库的histplot函数绘制直方图，其中kde=True用于添加核密度估摸着图。
   • 用seaborn库的boxplot函数绘制箱线图。
   • 用seaborn库的kdeplot函数绘制核密度图。

2. Matplotlib库用示例

   • 用matplotlib.pyplot模块的title xlabelylabel函数添加标题和轴标签。
   • 用matplotlib.pyplot模块的show函数kan得出来图像。

3. Plotly库用示例

   • 用plotly.express模块的box函数绘制箱线图。
   • 用plotly.express模块的density_contour函数绘制核密度图。

4. 其他说明

   • 箱线图用于展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数和异常值。
   • 核密度图用于展示数据的概率密度分布，通常用于探索数据是不是有优良几个峰值。
   • 直方图用于展示数据的分布情况，通常用于判断数据是不是服从正态分布。

在您的代码示例中， 有几个地方需要补充完整：

• 在生成随机数据的代码中，np.random.normal中的参数需要完整，分别是均值、标准差和样本数量。
• 在绘制直方图和核密度图的代码中， np.random.normalrange和np.random.normal for i in range中的参数也需要补充完整。
• 在plt.hist函数中， binsdensity和alpha参数需要指定具体的值。

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

data = np.random.normal # 均值0， 标准差1，样本数量1000

sns.histplot plt.title plt.xlabel plt.ylabel plt.show

请，并确保全部代码块dou是完整和正确的。