用python写一个主成分分析法的程序，要进行降维的特征的结果是一个200*300的数组

以下是一个使用Python实现PCA进行降维的示例程序，其中输入特征矩阵为200x300的数组：

import numpy as np

# 生成随机特征矩阵
X = np.random.rand(200, 300)

# 对特征矩阵进行均值归一化
X_mean = np.mean(X, axis=0)
X_norm = X - X_mean

# 计算协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(X_norm.T)

# 计算特征值和特征向量
eigen_values, eigen_vectors = np.linalg.eig(cov_matrix)

# 对特征向量进行排序
idx = eigen_values.argsort()[::-1]
eigen_values = eigen_values[idx]
eigen_vectors = eigen_vectors[:,idx]

# 选择前k个主成分
k = 50
pca_components = eigen_vectors[:,:k]

# 将特征矩阵投影到主成分上
X_pca = X_norm.dot(pca_components)

print(X_pca.shape) # 输出投影后的特征矩阵形状

在上述程序中，首先使用numpy库生成一个200x300的随机特征矩阵X。然后对特征矩阵进行均值归一化，计算协方差矩阵，以及协方差矩阵的特征值和特征向量。对特征向量进行排序后，选择前k个主成分并将特征矩阵投影到主成分上，得到投影后的特征矩阵X_pca。最后输出投影后的特征矩阵形状。