sns.jointplot()是画两个变量或者单变量的图像。

sns.jointplot()会将带观察的两个变量各自的独立分布, 以及它们之间的共同分布情况, 绘制到一张图上去.从而帮助我们更好的观察数据的分布。

sns.jointplot(data=bj,
              x="关注人数"
              ,y="观看次数");

如果希望更换图形类型，你可以使用kind参数换成"reg"、"resid"、"kde"、"hex"。

kind="reg"

sns.jointplot(data=bj,
              x="关注人数",
              y="观看次数",
              kind="reg");

中间散点图将会带回归线及其置信区间，输出结果如图所示：

kind="kde"

sns.jointplot(data=bj,
              x="关注人数",
              y="观看次数",
              kind="kde");

则中间图形变成核密度估计图。

此外还可以设置kind值为"hex"，中间图形输出结果为蜂窝热力图： 和散点图一样，蜂窝热力图颜色越深代表样本点在此处越密集。蜂窝热力图适合由于样本数据过于密集，而导致散点图无法判断区域密集度差异的时候使用。

尝试在右上角完成以下任务：
使用sns.joinplot()函数探索bj表中"面积"与"单价"之间的关系。