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x轴刻度太密了，直方图宽度大就会这样，设置一下宽度就可以了
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ax.hist(df['petal width'], width=[0.1],color='blue');
替换掉你的那条代码试一下
最右边的数据看不清楚，但是确实存在，只是数据太小了。这时候我们使用log参数，让程序自动调整y轴的尺度：
数据集
源码:
pairplot函数。7在python中快速浏览数据集调用pairplot函数，此函数使用散点图和直方图，还可以在非对角线上绘制回归图，在对角线上绘制核密度估计图。
本课将继续介绍 Seaborn 中的统计图。一定要牢记，Seaborn 是对 Matplotlib 的高级封装，它优化了很多古老的做图过程，因此才会看到一个函数解决问题的局面。
在统计学中，研究数据的分布情况，也是一个重要的工作，比如某些数据是否为正态分布——某些机器学习模型很在意数据的分布情况。
在 Matplotlib 中，可以通过绘制直方图将数据的分布情况可视化。在 Seaborn 中，也提供了绘制直方图的函数。
输出结果：
sns.distplot 函数即实现了直方图，还顺带把曲线画出来了——曲线其实代表了 KDE。
除了 sns.distplot 之外，在 Seaborn 中还有另外一个常用的绘制数据分布的函数 sns.kdeplot，它们的使用方法类似。
首先看这样一个示例。
输出结果：
① 的作用是设置所得图示的背景颜色，这样做的目的是让下面的 ② 绘制的图像显示更清晰，如果不设置 ①，在显示的图示中看到的就是白底图像，有的部分看不出来。
② 最终得到的是坐标网格，而且在图中分为三部分，如下图所示。
相对于以往的坐标网格，多出了 B 和 C 两个部分。也就是说，不仅可以在 A 部分绘制某种统计图，在 B 和 C 部分也可以绘制。
继续操作：
输出结果：
语句 ③ 实现了在坐标网格中绘制统计图的效果，jp.plot 方法以两个绘图函数为参数，分别在 A 部分绘制了回归统计图，在 B 和 C 部分绘制了直方图，而且直方图分别表示了对应坐标轴数据的分布，即：
我们把有语句 ② 和 ③ 共同实现的统计图，称为联合统计图。除了用 ② ③ 两句可以绘制这种图之外，还有一个函数也能够“两步并作一步”，具体如下：
输出结果：
在Matlab中可使用area函数进行图示中的绘图，对曲线下方部分进行填充。
用matplotlib包的barh函数绘制的，大致布局已经很相似了
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np
label = ['a','b','c','d','e','f']
x = sorted([1234,221,765,124,2312,890])
idx = np.arange(len(x))
color = cm.jet(np.array(x)/max(x))
plt.barh(idx, x, color=color)
plt.yticks(idx+0.4,label)
plt.grid(axis='x')
plt.xlabel('Revenues Earned')
plt.ylabel('Salespeople')
plt.title('Top 12 Salespeople(2012)\n(in USD)')
plt.show()
输出图像如下：