我正在学习一些与数据科学相关的主题，哦，天哪，这是一个各种不同的库的丛林，适用于一切????
因为一些原因，我 Select 了Lets-plot，它有一个很好的Kotlin API和Kotlin kernel for Jupyter notebooks组合在一起
总体而言，事情进展得很好.我在网上看到的大多数教程和文档使用不同的库进行绘制(例如Seaborn、Matplotlib、Plotly)，因此大多数情况下我必须阅读Lets-Plot-Kotlin reference并try /出错，直到找到与我的图形相同的代码
目前，我正在try 绘制两个值之间的差异分布图.总体而言，这看起来相当不错.我可以做一些像这样的事情
(letsPlot(df)
+ geomHistogram { x = "some-column" }
).show()
which gives a nice graph
这将是有趣的看到密度估计器以及，geomDensity救援！
(letsPlot(df)
+ geomDensity(color = "red") { x = "some-column" }
).show()
好的!现在让我们一起来看他们俩
(letsPlot(df)
+ geomDensity(color = "red") { x = "some-column" }
+ geomHistogram() { x = "some-column" }
).show()
如你所见，底部有一条小红线(geomDensity！).这里的问题(我想说)是这两个层使用相同的Y标度.直方图使用0-20的值和0-0.02的密度，所以当绘制在一起时，它只是底部的一条线
有没有办法在同一个图中添加使用自己比例的几个图层？我读过some blogposts篇文章，声称你不应该这样做(似乎是pretty much accepted by the community篇).
我的目标是通过以下方式实现类似于您在Seborn所能做的事情
plt.figure(figsize=(10,4),dpi=200)
sns.histplot(data=df,x='some_column',kde=True,bins=25)
(是的，我知道我在没有配置垃圾箱的情况下拍摄了LETS情节截图.无关紧要，我会说‘_(ツ)_/’)
也许我只是带着一种我不应该的心态来处理这个问题？正如前面提到的，我还在学习，所以每一种 Select 都会受到高度欢迎，????
只是，请不要使用"切换到Python"这个词.我在探索，我更喜欢一次只研究一个主题