解释代码ax = sns.lineplot(x=np.arange(0,len(cumsum_evr)),y=cumsum_evr,label='Explained Variance Ratio')

这段代码使用了seaborn库中的"lineplot"函数，绘制了每个主成分对总方差贡献的累加和"cumsum_evr"的折线图，并将结果存储到"ax"变量中。具体地说，"lineplot"函数可以绘制一组数据的折线图，并可根据需要添加标签、标题、坐标轴标签等。

在这个例子中，通过使用"lineplot"函数绘制每个主成分对总方差贡献的累加和的折线图，可以更直观地评估PCA降维后保留的主成分个数是否合适。通常，我们希望保留的主成分个数尽量少，同时又能够保留足够多的信息，以便于后续的模型训练和测试。因此，可以通过观察累加和的折线图，选择保留前几个主成分，以达到最优的模型效果。

需要注意的是，在使用"lineplot"函数绘制折线图时，需要保证输入数据的格式正确，且数据已经按照一定顺序排列。在这个例子中，代码中使用了numpy库中的"arange"函数生成一个整数数组作为x轴坐标，用于表示每个主成分的序号。同时，"y"参数传递了累加和"cumsum_evr"，用于表示每个主成分对总方差的贡献比例之和。