pca.explained_variance_ratio_()代码怎么写

假设已经使用PCA对数据进行了降维，可以使用`explained_variance_ratio_()`方法获取每个主成分解释的方差比例，代码如下：

from sklearn.decomposition import PCA

# 假设已经使用PCA对数据进行了降维，存储在pca对象中
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 获取每个主成分解释的方差比例
var_ratio = pca.explained_variance_ratio_
print(var_ratio)

`var_ratio`将包含每个主成分解释的方差比例，它们按照降序排列。例如，如果有5个主成分，则`var_ratio`可能是`[0.4, 0.3, 0.2, 0.05, 0.05]`，表示第一个主成分解释了总方差的40％，第二个解释了30％，以此类推。