进行探索性因子分析，方法为主成分分析法，特征值大于1，最大方差正交旋转，相关矩阵

要进行探索性因子分析，采用主成分分析法，特征值大于1，最大方差正交旋转，并使用相关矩阵作为输入数据，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备数据：将原始数据整理成一个相关矩阵，确保每个变量之间的相关性被正确计算。

2. 进行主成分分析：使用主成分分析方法对相关矩阵进行因子分析。在进行主成分分析时，设置特征值大于1的条件，以选择主成分的数量。

3. 进行最大方差正交旋转：在得到主成分之后，应用最大方差正交旋转方法，例如 varimax 旋转，以使得因子载荷矩阵更易解释。

下面是一个示例代码：

from factor_analyzer import FactorAnalyzer

# 创建因子分析对象 fa，并进行主成分分析
fa = FactorAnalyzer(n_factors=10, rotation='varimax')
fa.fit(correlation_matrix)

# 获取特征值大于1的主成分数量
num_factors = fa.get_eigenvalues()[0].shape[0] - sum(fa.get_eigenvalues()[0] < 1)

# 打印特征值大于1的主成分数量
print("特征值大于1的主成分数量:", num_factors)

# 进行最大方差正交旋转
fa.set_params(n_factors=num_factors)
fa.fit(correlation_matrix)

# 打印因子载荷矩阵
print("旋转后的因子载荷矩阵:")
print(fa.loadings_)

在这个示例中，我们假设已经创建了一个名为 `correlation_matrix` 的相关矩阵。首先，我们创建了一个因子分析对象 `fa`，并指定了主成分的数量为10，并选择了最大方差正交旋转方法 varimax。然后，我们使用 `fit()` 方法对相关矩阵进行主成分分析，并获取特征值大于1的主成分数量。接下来，我们使用 `set_params()` 方法设定主成分的数量，并再次使用 `fit()` 方法进行因子分析和最大方差正交旋转。最后，我们打印出旋转后的因子载荷矩阵。

请注意，这里假设您已经安装了 `factor_analyzer` 库（通过 `pip install factor-analyzer` 进行安装），并且已经导入了所需的库和数据。