导入MNIST数据集，首先把矩阵灰度图像输入转化为向量输入。单独取出“0”至“9”每一类的前1000个样本，依次计算前N个PC分量的累计方差占比（N=1,2,3，…,100），依次计算前N个PC分量的累计方差占比（N=1,2,3，…,100），只保留达到85%累计方差占比的前K个PC，把每个样本逆变换到原始输入向量空间（提示：利用PCA()函数的inverse_transform方法），得到“降维重构”的样本。分别计算原始向量空间中每一类数字“降维重构”样本的均值向量，然后变换为矩阵，用灰度图像显示，得到10张灰度图像。以上内容的python代码是什么

以下是Python代码实现：

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

# 导入MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist.data.astype('float64')
y = mnist.target.astype('int64')

# 把矩阵灰度图像输入转化为向量输入
X = X.reshape((X.shape[0], -1))

# 取出“0”至“9”每一类的前1000个样本
X_1000 = []
for i in range(10):
    X_i = X[y == i][:1000]
    X_1000.append(X_i)

# 计算前N个PC分量的累计方差占比
pca = PCA()
pca.fit(X)
var_ratio_cumsum = np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)

# 只保留达到85%累计方差占比的前K个PC
n_components = np.argmax(var_ratio_cumsum >= 0.85) + 1
pca = PCA(n_components=n_components)
pca.fit(X)

# 把每个样本逆变换到原始输入向量空间
X_reconstructed = []
for i in range(10):
    X_i = X_1000[i]
    X_i_reconstructed = pca.inverse_transform(pca.transform(X_i))
    X_reconstructed.append(X_i_reconstructed)

# 计算原始向量空间中每一类数字“降维重构”样本的均值向量
X_mean = []
for i in range(10):
    X_i_reconstructed = X_reconstructed[i]
    X_i_mean = np.mean(X_i_reconstructed, axis=0)
    X_mean.append(X_i_mean)

# 变换为矩阵，用灰度图像显示
for i in range(10):
    X_i_mean = X_mean[i]
    X_i_mean_image = X_i_mean.reshape((28, 28))
    plt.subplot(2, 5, i+1)
    plt.imshow(X_i_mean_image, cmap='gray')
    plt.axis('off')

plt.show()

输出结果为10张灰度图像，分别是每个数字的“降维重构”样本的均值向量。