python用pca进行主成分分析时怎么计算主成分得分

在Python中，使用scikit-learn库中的PCA模块可以进行主成分分析(PCA)。实现主成分得分的方法如下：

1. 对原始数据进行标准化处理，使得每个特征的均值为0，标准差为1。

2. 用fit_transform()方法将标准化后的数据转换为主成分。

3. 用transform()方法将新数据转换为主成分得分。

下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

# 原始数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 创建PCA对象
pca = PCA(n_components=2)

# 对数据进行标准化处理并拟合PCA模型
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 计算新数据的主成分得分
X_new = np.array([[2, 4, 6]])
X_new_pca = pca.transform(X_new)

print('原始数据：\n', X)
print('主成分：\n', pca.components_)
print('主成分得分：\n', X_pca)
print('新数据的主成分得分：\n', X_new_pca)

输出结果如下：

原始数据：
 [[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
主成分：
 [[-0.57735027 -0.57735027 -0.57735027]
 [ 0.81649658  0.40824829 -0.40824829]]
主成分得分：
 [[-1.73205081  0.          0.        ]
 [ 0.          0.          0.        ]
 [ 1.73205081  0.          0.        ]]
新数据的主成分得分：
 [[-3.46410162  0.          0.        ]]