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阅读以下代码片段，该代码旨在绘制一个展示不同类别（category）下数值（value）分布情况的图表。如果希望将图表从“箱线图”改为“小提琴图”，同时保留按类别分组的逻辑，应该修改哪一行代码？ import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 假设 df 是一个包含 'category' 和 'value' 列的 DataFrame sns.boxplot(x='category', y='value', data=df, palette='viridis') plt.title('Distribution by Category') plt.show()

A. 将 sns.boxplot 改为 sns.violinplot，其他参数保持不变。

B. 将 x 和 y 参数互换，即 x='value', y='category'。

C. 将 palette 参数改为 'muted'，因为小提琴图不支持 'viridis'。

D. 需要在 sns.boxplot 中增加 kind='violin' 参数。

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题目解析

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考察点：函数名称与图表类型的对应关系。分析： Seaborn 中不同的统计图表由不同的函数实现。箱线图是 boxplot，小提琴图是 violinplot。参数 x, y, data, palette 在两者中通用，无需更改位置或特定值。Seaborn 没有 kind 参数用于在同一个函数内切换这两种完全不同的几何对象（那是 catplot 的功能，但题目用的是 axes-level 函数）。