编写PCA降维程序并进行实例运算 要求：自己寻找一组数据集，然后采用PCA方法进行降维处理，降维后的维度为2维，然后利用matplotlib库画出降维后的散点图。

好的，下面是一个简单的PCA降维的实现步骤：

1. 导入必要的库

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

这里使用了numpy库进行矩阵计算，使用了matplotlib库进行图像显示，使用了sklearn库中的PCA类进行PCA降维计算。

2. 准备数据集

这里我们可以使用sklearn库中的make_blobs()方法生成一个随机的数据集：

from sklearn.datasets import make_blobs

X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=4, n_features=10, random_state=0)

这里生成了1000个样本，每个样本有10个特征。我们的目标是将这个10维的数据集降维到2维。

3. 进行PCA降维计算

使用sklearn库中的PCA类进行降维计算：

pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

这里的n_components参数指定了降维后的维度，这里是2维。

4. 绘制散点图

使用matplotlib库绘制降维后的散点图：

plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y)
plt.xlabel('component 1')
plt.ylabel('component 2')
plt.show()

这里将PCA降维后的结果X_pca的第一维作为x轴，第二维作为y轴，用颜色表示原来的类别信息。

完整代码如下：

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

# 生成数据集
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=4, n_features=10, random_state=0)

# 进行PCA降维计算
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 绘制散点图
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y)
plt.xlabel('component 1')
plt.ylabel('component 2')
plt.show()

运行代码，就可以得到一个降维后的散点图了。需要注意的是，PCA降维的结果通常是不可解释的，只能用于降维和可视化，不能用于解释特征的含义。