请给出PCA贡献图算法的代码

以下是Python中使用Scikit-Learn库实现PCA贡献图的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA

# 生成样本数据
np.random.seed(123)
X = np.random.randn(50, 3) + np.array([0, 0, 10])
X = np.vstack([X, np.random.randn(20, 3)])

# 对数据进行PCA降维
pca = PCA(n_components=3)
pca.fit(X)

# 计算每个主成分的方差贡献率
var_ratio = pca.explained_variance_ratio_

# 计算每个主成分的累计方差贡献率
cum_var_ratio = np.cumsum(var_ratio)

# 绘制PCA贡献图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(range(1, len(var_ratio) + 1), var_ratio, alpha=0.5, align='center',
       label='individual explained variance')
ax.step(range(1, len(cum_var_ratio) + 1), cum_var_ratio, where='mid',
        label='cumulative explained variance')
ax.set_xlabel('Principal components')
ax.set_ylabel('Explained variance ratio')
ax.legend(loc='best')
plt.show()

该代码生成了一个包含50个样本的3维数据集，然后使用PCA对数据进行降维，并计算每个主成分的方差贡献率和累计方差贡献率。最后，使用Matplotlib库绘制了PCA贡献图。