seaborn画图啊

非常抱歉，我之前的回答中没有包含使用Seaborn库进行可视化的代码。下面是一个使用Seaborn库绘制训练集和测试集中特征 "KDA" 的分布差异的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_feature_distribution(train_data, test_data, feature_idx):
    train_feature = train_data[:, feature_idx]
    test_feature = test_data[:, feature_idx]
    
    # 创建两个子图，分别绘制训练集和测试集上的特征分布
    fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
    
    sns.histplot(train_feature, ax=axes[0], kde=True, color='blue', label='Train')
    sns.histplot(test_feature, ax=axes[1], kde=True, color='red', label='Test')
    
    axes[0].set_title('Train Feature Distribution')
    axes[1].set_title('Test Feature Distribution')
    axes[0].legend()
    axes[1].legend()
    
    plt.show()

# 使用示例
train_data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
test_data = np.array([[10, 11, 12], [13, 14, 15]])
feature_idx = 2
plot_feature_distribution(train_data, test_data, feature_idx)

在这个示例代码中，我们定义了一个函数 `plot_feature_distribution`，用于绘制训练集和测试集中特定特征的分布。函数的参数包括训练集数据、测试集数据和要比较的特征索引。函数内部使用Seaborn库的 `histplot` 函数分别在两个子图上绘制训练集和测试集上的特征分布，并添加标题和图例。

通过调用 `plot_feature_distribution` 函数，你可以得到一个包含两个子图的图形，分别显示训练集和测试集上特定特征的分布情况。

希望这个示例代码能够满足你的需求。如果还有任何问题，请随时提问。