用factor_analyer库

在Python中，`factor_analyzer`库是一个用于执行因子分析的实用工具，它并不直接内置在标准库中，而是作为一个第三方库存在。你可以通过pip安装它：

pip install factor_analyzer

一旦安装了这个库，你可以使用它的`FactorAnalyzer`类来进行因子分析。下面是一个基本的例子，展示如何使用`factor_analyzer`计算因子载荷（factor loadings）和解释方差比：

from factor_analyzer import FactorAnalyzer
import numpy as np

# 假设你的数据存储在一个二维numpy数组里，比如data
data = ...

# 初始化FactorAnalyzer对象，设置因子数量（num_factors）
fa = FactorAnalyzer(rotation='varimax', n_factors=4)

# 使用fit_transform方法拟合数据并提取因子
factors, loadings = fa.fit_transform(data)

# 计算因子的解释方差比（proportion of variance explained）
eigenvalues = fa.get_eigenvalues()
explained_variances = eigenvalues / eigenvalues.sum()

在这个例子中，`rotation`参数可以选择旋转方法，如'varimax'、'quartimax'等，以优化因子的解释度。`get_eigenvalues()`方法用于获取每个因子对应的特征值，即它们对总方差的贡献。