要创建Seaborn中的联合分布图，可以使用jointplot()函数。该函数可以绘制两个变量之间的关系，包括散点图、核密度估计、边际直方图等。
下面是一个示例代码，演示如何使用Seaborn创建联合分布图：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载示例数据集
tips = sns.load_dataset("tips")
# 创建联合分布图
sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
# 显示图形
plt.show()
在上面的示例中，我们使用Seaborn加载了一个名为“tips”的示例数据集，并使用jointplot()函数创建了一个联合分布图，其中x轴为“total_bill”列，y轴为“tip”列。最后使用plt.show()显示了图形。您可以根据自己的数据集和需求，调整参数和样式来创建不同类型的联合分布图。
