g = sns.PairGrid(pd.DataFrame(X_train_transformed, columns=column_names).iloc[:,:3].sample(600, random_state=RANDOM_SEED)) plt.subplots_adjust(top=0.9) g.fig.suptitle('After:') g.map_diag(sns.kdeplot) g.map_offdiag(sns.kdeplot);详细说说这每句代码的含义

让我来详细解释每一句代码的含义：

1. `g = sns.PairGrid(pd.DataFrame(X_train_transformed, columns=column_names).iloc[:,:3].sample(600, random_state=RANDOM_SEED))`

- `pd.DataFrame(X_train_transformed, columns=column_names)`：将经过特征转换的训练数据 `X_train_transformed` 转换为一个DataFrame，并指定列名为 `column_names`。
- `.iloc[:,:3]`：选择DataFrame中的前3列作为绘图的变量。
- `.sample(600, random_state=RANDOM_SEED)`：随机抽样600个样本，用于绘制PairGrid图。
- `sns.PairGrid()`：创建一个PairGrid对象，用于绘制多个变量之间的关系。

2. `plt.subplots_adjust(top=0.9)`

- `plt.subplots_adjust()`：调整子图布局。
- `top=0.9`：将子图顶部距离整个图的顶部的距离设置为0.9。

3. `g.fig.suptitle('After:')`

- `g.fig.suptitle()`：为PairGrid图设置总标题。
- `'After:'`：总标题的文本为 'After:'。

4. `g.map_diag(sns.kdeplot)`

- `g.map_diag()`：对角线上的每个子图应用指定的绘图函数。
- `sns.kdeplot`：使用Seaborn库中的kdeplot函数绘制核密度估计图。

5. `g.map_offdiag(sns.kdeplot)`

- `g.map_offdiag()`：对角线以外的每个子图应用指定的绘图函数。
- `sns.kdeplot`：使用Seaborn库中的kdeplot函数绘制核密度估计图。

通过这些代码，你创建了一个PairGrid对象 `g`，然后对其进行了配置和绘图。PairGrid图展示了经过特征转换后的训练数据的前3个变量之间的关系。对角线上的子图显示了每个变量的核密度估计图，而非对角线上的子图显示了两个变量之间的核密度估计图。总标题为 'After:'。