AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'explained_varience_ratio_'

这个错误是由于在使用numpy的ndarray时，调用了一个不存在的属性名。在这个错误信息中，'explained_varience_ratio_'这个属性名被拼写错误了。正确的拼写应该是"explained_variance_ratio_"。

这个属性名通常出现在使用PCA（Principal Component Analysis）时。在sklearn的PCA中，explained_variance_ratio_表示每个主成分所解释的方差比例，它是一个数组，数组长度等于主成分数量。

如果你想要使用PCA并获取每个主成分的方差比例，可以参考下面的代码：

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

# 创建一个样本矩阵
X = np.array([[0.5, 0.1, 0.3], [0.4, 0.2, 0.1], [0.7, 0.6, 0.5], [0.9, 0.8, 0.3]])

# 创建PCA对象
pca = PCA(n_components=3)

# 拟合样本矩阵
pca.fit(X)

# 获取每个主成分所解释的方差比例
variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_
print(variance_ratio)