针对126个波段的高光谱数据，利用python中的pca方法画出它的pca图

在Python中，针对126个波段的高光谱数据使用Principal Component Analysis (PCA) 进行降维后，你可以通过matplotlib等可视化库来绘制PCA图。以下是简要步骤：

1. **安装必要的库**：
- 导入`numpy`, `scikit-image` 或者 `scipy` 对于读取和处理高光谱数据；
- 导入`sklearn.decomposition.PCA` 和 `matplotlib.pyplot` 用于PCA计算和绘图。

2. **加载和预处理数据**：

   import numpy as np
   from skimage.io import imread
   data = imread('your_data_file.tif')  # 替换为你的文件路径
   data = np.nan_to_num(data)  # 处理缺失值或异常值

3. **应用PCA**：

   from sklearn.decomposition import PCA
   pca = PCA(n_components=2)  # 设置降维到二维
   X_pca = pca.fit_transform(data)

4. **绘制PCA图**：

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1])
   plt.xlabel('PC1')
   plt.ylabel('PC2')
   plt.title('PCA Plot of High Spectral Data with 126 Bands')
   plt.show()

5. **(可选) 添加颜色编码**：
如果你想基于原始数据的一个特征添加颜色，可以这样做：

   colors = data[:, some_band_index]  # 取某个波段作为颜色索引
   plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=colors, cmap='viridis')
   plt.colorbar(label='Band ' + str(some_band_index + 1))

注意：这里的`some_band_index`应替换为你想要使用的特定波段的索引。最后，记得检查数据是否已经按照需要归一化或标准化，因为PCA对输入数据的标准差敏感。