Python是一種常用的編程語言，可以用于數據分析和可視化。其中，高級統計圖是數據分析和可視化的重要一環。下面我們將介紹Python中的高級統計圖及其使用方法。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 讀取數據
df = pd.read_csv("data.csv")
# 箱線圖
sns.boxplot(x="列名", y="列名", data=df)
plt.show()
# 直方圖
sns.histplot(df["列名"],bins=10)
plt.show()
# 核密度估計圖
sns.kdeplot(df["列名"])
plt.show()
# 熱力圖
sns.heatmap(df.corr(),annot=True,linewidths=.5)
plt.show()

上述代碼中，我們用到了三個庫pandas、matplotlib和seaborn。其中，pandas用來讀取數據，matplotlib用來繪制統計圖，seaborn可以提供更美觀的統計圖。

箱線圖是一種常用的統計圖，可以用于展示一組數據的分布情況。箱子的上下邊緣分別代表第三四分位數和第一四分位數，箱子中間的線代表中位數，箱子上方的線代表最大值，下方的線代表最小值。如果數據集中存在異常值，箱線圖也可以用于發現異常值。

直方圖是一種用柱狀圖來展示一組數據的分布情況的圖表。簡單來說，把整個分布分為若干個等寬的區間，然后統計每個區間內有多少個數據。這些區間便是直方圖的軸。用垂直的條形圖表示每個區間內的數據數量。

核密度估計圖可以用來展示數據分布的“形狀”，通過對數據的分布函數進行核密度估計，畫出數據分布的概率密度曲線。這種圖表通常用于展示分布連續變量的分布情況。

熱力圖用不同的顏色表示出不同數據的大小或者密度。在數據分析和可視化中，熱力圖通常用于展示變量之間的相關性，圖中對于每一對變量，計算變量之間的皮爾遜相關系數，并用顏色表示相關系數的大小。

總之，Python中的高級統計圖為我們展示數據提供了更好的方法。使用這些統計圖，我們可以更清晰地觀察數據的分布規律，發現數據中的異常值，甚至了解變量之間的相關性。這不僅可以幫助我們更準確地把握數據，還可以為后續的數據建模做好鋪墊。