使用python完成对automobile数据集的2维主成分分析（PCA），给出原理分析和求解步骤；实现PCA编码，并用matplotlib实现PCA主特征数据显示；对比使用sklearn的PCA的结果差异，说明差异原因。

好的，关于你的问题，我可以回答。

PCA（Principal Component Analysis）是一种常见的降维方法，可以用于多维数据的可视化、聚类、分类等任务。PCA的原理是将高维数据转化成低维数据，并尽可能保留原数据的信息。

对于一个n维的数据集，其中每个数据有m个属性。PCA的求解主要包括以下几个步骤：

1. 数据标准化：对于每个属性，将其按照z-score标准化，使其均值为0，方差为1。

2. 计算协方差矩阵：协方差矩阵描述了不同属性之间的相关性，可以用公式Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)来计算。

3. 计算协方差矩阵的特征向量和特征值：将协方差矩阵进行特征分解，得到特征向量和特征值。

4. 选取前k个特征值对应的特征向量：按照特征值从大到小排序，选取前k个特征值对应的特征向量，这些特征向量即为新的低维空间的基向量。

5. 特征值重构：将原数据集投影到低维空间，得到新的数据集。

下面是实现PCA的代码：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt

def my_PCA(X, k):
    # 数据标准化
    scaler = StandardScaler()
    X_std = scaler.fit_transform(X)

    # 计算协方差矩阵的特征向量和特征值
    cov_mat = np.cov(X_std.T)
    eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov_mat)

    # 选取前k个特征值对应的特征向量
    eig_pairs = [(eig_vals[i], eig_vecs[:, i]) for i in range(len(eig_vals))]
    eig_pairs.sort(reverse=True)
    eig_vecs = np.array([eig_pairs[i][1] for i in range(k)])

    # 特征值重构
    X_new = np.dot(X_std, eig_vecs.T)

    return X_new

# 加载automobile数据集
data = np.genfromtxt('Automobile.csv', delimiter=',', missing_values='?', filling_values=0, dtype=float)

# 提取数值型数据
X = data[:, :-1]
# 执行PCA
X_pca = my_PCA(X, 2)

# 绘制数据分布图
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], s=30, c='b')
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.show()

这段代码实现了对automobile数据集的2维PCA分析，并绘制了低维度数据的分布图。

下面是使用sklearn实现PCA的代码：

from sklearn.decomposition import PCA

# 加载automobile数据集
data = np.genfromtxt('Automobile.csv', delimiter=',', missing_values='?', filling_values=0, dtype=float)

# 提取数值型数据
X = data[:, :-1]

# 使用sklearn的PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 绘制数据分布图
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], s=30, c='b')
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.show()

这段代码使用了sklearn库中的PCA模块完成了相同的任务。

两段代码的结果应该是相同的。但是，如果你对数据进行了缺失值的处理，那么两者的结果可能会有所不同。此外，两者的代码实现细节也有所不同。