1. Работаем с np.histogram2d

Вы можете использовать np.histogram2d() для подсчета, а затем отобразить результат с помощью sns.heatmap():

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

np.random.seed(20240529)
x = np.random.randn(1000).cumsum()
y = np.random.randn(1000).cumsum()

hist, xbins, ybins = np.histogram2d(x, y)
xlabels = [f'{x:.2f}' for x in (xbins[:-1] + xbins[1:]) / 2]
ylabels = [f'{y:.2f}' for y in (ybins[:-1] + ybins[1:]) / 2]
sns.heatmap(hist.T, xticklabels=xlabels, yticklabels=ylabels, annot=True, fmt='.0f', cbar=False)

2. Извлечение информации из sns.histplot

Как упоминалось в ответе Питера, информацию о количестве и положении также можно извлечь из QuadMesh, созданного sns.histplot. Вот обобщение.

Вызов .get_array() на QuadMesh дает замаскированный массив со счетчиками каждой ячейки. Это 2D-матрица. Первая строка этой матрицы — это счетчики первой строки (наименьшее значение y) на графике.

Аналогично, .get_coordinates() обозначает позиции. Это положение не центров ячеек, а их краев. Ребер на 1 строку и 1 столбец больше, чем ячеек. Координаты организованы в виде строк и столбцов значений xy (формирующих трехмерный массив).

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

np.random.seed(20240529)
x = np.random.randn(1000).cumsum()
y = np.random.randn(1000).cumsum()

ax = sns.histplot(x=x, y=y, bins=(10, 10), cbar=False)
coords = ax.collections[0].get_coordinates()
half_width = (coords[0, 1, 0] - coords[0, 0, 0]) / 2
half_height = (coords[1, 0, 1] - coords[0, 0, 1]) / 2
for v, (xv, yv) in zip(ax.collections[0].get_array().ravel(), coords[:-1, :-1, :].reshape(-1, 2)):
    if not np.ma.is_masked(v):
        ax.text(xv + half_width, yv + half_height, f'{v:.0f}', ha='center', va='center', color='white')

Вот как это будет выглядеть с категориальными данными:

sns.set_style('white')
titanic = sns.load_dataset('titanic')
ax = sns.histplot(data=titanic, x='who', y='class', cbar=False)
coords = ax.collections[0].get_coordinates()
half_width = (coords[0, 1, 0] - coords[0, 0, 0]) / 2
half_height = (coords[1, 0, 1] - coords[0, 0, 1]) / 2
for v, (xv, yv) in zip(ax.collections[0].get_array().ravel(), coords[:-1, :-1, :].reshape(-1, 2)):
    if not np.ma.is_masked(v):
        ax.text(xv + half_width, yv + half_height, f'{v:.0f}', ha='center', va='center', color='white')
ax.margins(x=0, y=0)  # remove unneeded whitespace
plt.tight_layout()

Я обнаружил, что счетчики можно извлечь из атрибута histplot().collections, а затем .annotate(), следующим образом:

import numpy as np
import seaborn as sns

ax = sns.histplot(data, x='var1', y='var2', cbar=True)
w = ax.collections[0].get_coordinates().shape[1] - 1
for k, v in enumerate(ax.collections[0].get_array()):
    if not np.ma.is_masked(v):
        ax.annotate(v, xy=(k % w, k // w), ha='center', color='white')