代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy import stats
import pandas as pd
import matplotlib

# 1. 设置Matplotlib后端（解决AttributeError）
matplotlib.use('TkAgg')  # 或 'Qt5Agg'

# 2. 解决中文乱码（使用系统支持的字体）
try:
    # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']  # Windows
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC']      # macOS
except:
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 备用方案
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 设置随机种子
np.random.seed(42)

# 生成三种偏态分布数据
distributions = [
    ("右偏", np.random.lognormal(mean=0, sigma=0.5, size=1000), 'skyblue'),
    ("对称", np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000), 'lightgreen'),
    ("左偏", -np.random.gamma(2, 2, 1000), 'salmon')
]

# 创建3x3子图布局
fig, axes = plt.subplots(3, 3, figsize=(18, 15),
                         gridspec_kw={'height_ratios': [3, 3, 3]})

# --------------------------
# 遍历每个分布绘制三列图表
# --------------------------
for row_idx, (label, data, color) in enumerate(distributions):
    # 当前行的三个子图
    ax_hist = axes[row_idx, 0]  # 直方图
    ax_box = axes[row_idx, 1]  # 箱线图
    ax_qq = axes[row_idx, 2]  # QQ图

    # --------------------------
    # 1. 直方图（第一列）
    # --------------------------
    sns.histplot(data, bins=30, kde=True, color=color, ax=ax_hist)
    ax_hist.set_title(f'{label}分布直方图', fontsize=12)
    ax_hist.set_xlabel('数值')
    ax_hist.set_ylabel('频数')

    # --------------------------
    # 2. 箱线图（第二列）
    # --------------------------
    df = pd.DataFrame({'数值': data, '分布类型': [label] * len(data)})
    sns.boxplot(
        x='数值',
        y='分布类型',
        data=df,
        color=color,
        orient='h',
        width=0.6,
        ax=ax_box
    )
    ax_box.set_title(f'{label}分布箱线图', fontsize=12)
    ax_box.set_xlabel('数值')
    ax_box.set_ylabel('')
    ax_box.set_yticklabels([])  # 隐藏y轴标签

    # --------------------------
    # 3. QQ图（第三列）
    # --------------------------
    (quantiles, values), (slope, intercept, _) = stats.probplot(data, dist="norm")
    ax_qq.scatter(quantiles, values, color=color, s=20, alpha=0.6)
    ax_qq.plot(quantiles, slope * quantiles + intercept,
               color='red', linestyle='--', linewidth=1)
    ax_qq.set_title(f'{label}分布QQ图', fontsize=12)
    ax_qq.set_xlabel('理论分位数')
    ax_qq.set_ylabel('样本分位数')

# --------------------------
# 全局布局调整
# --------------------------
plt.tight_layout()
plt.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.3)  # 调整行间距和列间距
fig.suptitle('偏态分布特征可视化 (3x3布局)', y=1.02, fontsize=14)
plt.show()