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【中文标题】使用带有 2 个组件的 Python 可视化转换后的数据【英文标题】：Visualizing transformed data with Python with 2 components 【发布时间】：2016-07-15 00:41:29 【问题描述】：这是我试图通过首先运行 PCA 来分析的示例文件：
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使用以下脚本：
#!/usr/bin/env python
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.loadtxt('/Users/cmdb/Desktop/Lab6_GWAS/variants1.txt', skiprows=1)
pca = PCA(n_components=2)
fit = pca.fit_transform(data) #Fit is PCA(copy=True, n_components=2, whiten=False)
plt.figure()
plt.scatter(fit[:,0], fit[:,1])
plt.show()
请注意，我想绘制前两个组件，据我所知，我正在这样做
这是我得到的情节：
我想从中提取一些信息，并通过对前两个组件执行 PCA 来确保我做对了。
另外，当我将pca = pca(n_components) 中的n_components 更改为2 或5 时，没有任何变化。任何想法为什么或我做错了什么？
【问题讨论】：
您使用n_components=2 获得的两个组件应该与您使用n_components=5 获得的前两个组件相同，因此如果您只绘制它们不会有区别。不同之处在于，在第二种情况下，您将获得额外的组件。
【参考方案1】：
尝试打印结果的形状。
print (fit.shape)
返回的元组的第二个元素应与 n_components 相同。 正如documentation 中所说：n_components 代表了
要保留的组件数
如果您想可视化超过 2 或 3 维的数据，请查看 this page，也许您可以尝试使用 t-SNE 来减少数据的维数而不是 PCA（如果您关心的是可视化）。
【讨论】：
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