使用PCA降维后绘制出单词在2维坐标系中的散点图

作为AI语言模型，我并不直接拥有数据可视化的能力，但是我可以给出PCA降维后绘制散点图的代码示例，供您参考：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA

# 假设已经有了单词的向量表示，存储在X中，每个单词是一行
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]])

# 使用PCA进行降维，降到2维
pca = PCA(n_components=2)
X_reduced = pca.fit_transform(X)

# 绘制散点图
plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1])
for i in range(X_reduced.shape[0]):
    plt.annotate(str(i), (X_reduced[i, 0], X_reduced[i, 1]))
plt.show()

上述代码中，我们假设已经有了单词的向量表示，存储在X中，每个单词是一行。使用PCA进行降维，降到2维，然后绘制散点图。在散点图上，我们用数字标注每个单词的位置。这样就可以在2维坐标系中看到单词的分布情况了。当然，实际使用中，需要根据具体情况对代码进行修改。