生成代码加载diabetes糖尿病数据集，使用ＰＣＡ主成分分析方法，参数n_components=8生成数据降维规则，将规则分别用于训练集和测试集，分别输出PCA降维前训练数据和测试数据的形状， PCA降维后训练数据和测试数据的形状

以下是生成代码：

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载糖尿病数据集
diabetes = load_diabetes()
X = diabetes.data
y = diabetes.target

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# PCA降维
pca = PCA(n_components=8)
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train)
X_test_pca = pca.transform(X_test)

# 输出降维前的训练数据和测试数据的形状
print("降维前训练数据的形状：", X_train.shape)
print("降维前测试数据的形状：", X_test.shape)

# 输出降维后的训练数据和测试数据的形状
print("降维后训练数据的形状：", X_train_pca.shape)
print("降维后测试数据的形状：", X_test_pca.shape)

输出结果如下：

降维前训练数据的形状： (353, 10)
降维前测试数据的形状： (89, 10)
降维后训练数据的形状： (353, 8)
降维后测试数据的形状： (89, 8)

可以看到，原始数据集中有10个特征，经过PCA降维后，训练数据和测试数据分别变成了8维。