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1. 前言

当你已经具备一段可用于快速查看数组分布的Python代码时，你拥有了一项强大的工具来分析和理解你的数据集。这种类型的代码通常会使用可视化库，例如Matplotlib和Seaborn，以直观的方式展示数据分布。这些库允许你创建直方图以观察数据集中的频率分布，以及核密度估计图（KDE图），后者提供了一个平滑的数据分布估计。

直方图是统计学中用来表示数据分布的一种图表形式，通过将数据分区间来展示每个区间内的数据频率。直方图对于展现大量数据的分布情况非常有用，特别是当你需要估计数据的密度或者是概率分布时。

核密度估计图通过对数据点进行平滑处理，以曲线形式提供了可能的概率密度函数。相比于直方图的锯齿状边缘，KDE图可以提供一个更为平滑的数据分布视图。这对于估计未知的概率密度函数非常有帮助，并且在数据探索阶段提供了更为清晰的视觉表示。

使用这类代码的优点在于其高效性和直观性。它可以帮助你迅速诊断数据中的异常值，理解数据的偏斜程度，以及识别出数据中的模式和趋势。这对于数据预处理和后续的数据分析、建模有着重要的帮助作用。简而言之，通过这种方式可视化的数组分布是数据分析中不可或缺的一部分，帮助你以数据驱动的方式做出决策。

2. 代码

def plot_distribution(data, upper_percentile=