from sklearn.decomposition import FactorAnalysis # 创建一个 FactorAnalysis 对象 fa = FactorAnalysis(n_components=6) print("公因子方差:\n", fa.get_communalities())#公因子方差 var = fa.get_factor_variance()#给出贡献率 print("\n解释的总方差（即贡献率）:\n", var) # 对数据进行因子分析 fa.fit(df)# 获取因子得分 factor_scores = fa.transform(df) print("因子得分：\n",factor_scores)

这段代码看起来是使用 `scikit-learn` 库执行因子分析并获取因子得分的示例。其中，`df` 是数据矩阵，`n_components` 参数指定你要提取的因子数量。

但是，你在代码中调用了 `fa.get_communalities()` 和 `fa.get_factor_variance()` 方法，这两个方法在 `scikit-learn` 的 `FactorAnalysis` 类中并不存在。因此，你可能会遇到与上一个问题类似的错误：`'FactorAnalysis' object has no attribute 'get_communalities'` 和 `'FactorAnalysis' object has no attribute 'get_factor_variance'`。

如果你想获得因子分析的公因子方差和解释的总方差，可以使用 `FactorAnalysis` 类的 `get_covariance()` 方法和 `explained_variance_ratio_` 属性，如下所示：

from sklearn.decomposition import FactorAnalysis

# 创建一个 FactorAnalysis 对象
fa = FactorAnalysis(n_components=6)

# 对数据进行因子分析
fa.fit(df)

# 获取因子得分
factor_scores = fa.transform(df)
print("因子得分：\n", factor_scores)

# 获取公因子方差
cov = fa.get_covariance()
communalities = np.diag(cov)
print("公因子方差:\n", communalities)

# 获取解释的总方差（即贡献率）
variance_ratio = fa.explained_variance_ratio_
print("\n解释的总方差（即贡献率）:\n", variance_ratio)

在上面的代码中，`fa.get_covariance()` 方法返回因子分析的协方差矩阵，`np.diag()` 方法将其转换为一个对角矩阵，其中对角线上的值就是公因子方差。`fa.explained_variance_ratio_` 属性返回每个因子解释的总方差百分比。