解释代码cumsum_evr = np.cumsum(evr)

这段代码使用了numpy库中的"cumsum"函数，对之前计算出的每个主成分对总方差贡献的比例"evr"进行累加，并将结果存储到"cumsum_evr"中。具体地说，"cumsum"函数可以对一个数组中的元素进行累加操作，并返回一个新的数组，其中第i个元素为原始数组中前i个元素的和。

在这个例子中，通过对每个主成分对总方差贡献的比例进行累加，可以得到一个新的数组"cumsum_evr"，其中第i个元素表示原始数据的前i个主成分对总方差的贡献比例之和。该数组可以用于评估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，可以通过累加每个主成分对总方差贡献的比例，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"cumsum"函数计算累加和时，需要保证数组中的元素已经按照重要性排序。因此，在使用PCA模型对数据进行降维前，需要先对数据进行标准化处理，并确保每个主成分已经按照重要性排序。

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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。

cum_counts = np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32))

这行代码的作用是计算一个数组中大于0的元素数量的累积和。具体解释如下：

- np.greater(counts, 0, dtype=np.int32)：比较数组counts中的每个元素是否大于0，返回一个由True和False组成的布尔型数组。
- np.cumsum()：对数组中的元素进行累积求和，返回一个与原数组大小相同的数组。
- np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32))：这里将上面两个步骤结合起来，计算了counts数组中大于0的元素数量的累积和，得到了一个新的数组cum_counts。

例如，如果counts=[1, 2, 0, 3, 0, 0, 4]，则np.greater(counts, 0, dtype=np.int32)=[1, 1, 0, 1, 0, 0, 1]，np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32))=[1, 2, 2, 3, 3, 3, 4]，因此cum_counts=[1, 2, 2, 3, 3, 3, 4]。