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首先，导入必要的库：
python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
加载数据集，比如加载一个名为"titanic"的数据集。在这个例子中，我们假设这个数据集已经存在于本地，如果数据集需要从网上下载，可以使用 sns.load_dataset 方法并设置 data_home 参数：
python
titanic = sns.load_dataset("titanic")
创建一个画布和一个子图：
python
f, ax = plt.subplots(figsize=(5,6))
使用Seaborn的 FacetGrid 方法创建一个空的网格结构。 FacetGrid 的参数包括数据和分类变量。例如，我们这里以 "Attrition_Flag" 为分类变量：
python
g = sns.FacetGrid(titanic, col="Attrition_Flag")
使用 map 方法和 sns.histplot 函数将数据映射到网格上，以直方图的方式显示 "Customer_Age" 列的分布：
python
g.map(sns.histplot, "Customer_Age")
类似的，可以生成其他图形，比如使用 sns.boxplot 方法生成箱线图：
python
g.map(sns.boxplot, "Freq")
最后展示图形：
python
plt.show()
