通过调用Sklearn包中的PCA算法，实现城市排名数据的降维

Sklearn 是一个机器学习库，提供了许多常用的机器学习算法和数据处理工具。其中也包括了 PCA 算法。下面是通过调用 Sklearn 包中的 PCA 算法，实现城市排名数据的降维的示例代码：

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

# 输入数据
data = np.array([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6], [4, 5, 6, 7]])

# 定义 PCA 模型，指定降维后的维度为 2
pca = PCA(n_components=2)

# 训练模型并降维
result = pca.fit_transform(data)

# 输出结果
print(result)

在上面的代码中，我们首先将输入数据转换为 numpy 数组，然后定义一个 PCA 模型，并将降维后的维度指定为 2。接着，通过调用 PCA 模型的 fit_transform() 方法，训练模型并进行降维处理。最后，输出降维后的结果。在测试代码中，我们同样使用了一个 4x4 的矩阵作为输入数据，将其降至 2 维，并输出结果。通过调用 Sklearn 中的 PCA 算法，可以更加方便地实现数据降维。