假如你是一名高级工程师，你需要绘制一个主成分分析的代码

好的，下面是一个简单的Python代码实现主成分分析（PCA）：

import numpy as np

def pca(data, dims_rescaled_data= None):
    """
    主成分分析函数
    :param data: 需要进行主成分分析的数据，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征
    :param dims_rescaled_data: 返回的降维数据的维度
    :return: 返回降维后的数据和投影矩阵
    """
    m, n = data.shape

    # 计算每一维数据的平均值
    mean = np.mean(data, axis=0)

    # 数据中心化
    data -= mean

    # 计算协方差矩阵
    cov_matrix = np.cov(data, rowvar=False)

    # 计算协方差矩阵的特征值和特征向量
    eig_val, eig_vec = np.linalg.eig(cov_matrix)

    # 对特征向量进行排序
    eig_pairs = [(np.abs(eig_val[i]), eig_vec[:, i]) for i in range(n)]
    eig_pairs.sort(reverse=True)

    # 选取需要保留的特征向量
    if dims_rescaled_data is not None:
        eig_pairs = eig_pairs[:dims_rescaled_data]

    # 构建投影矩阵
    projection_matrix = np.hstack(
        (eig_pairs[i][1].reshape(n, 1)) for i in range(len(eig_pairs)))

    # 将数据投影到新的低维空间中
    rescaled_data = np.dot(data, projection_matrix)

    return rescaled_data, projection_matrix

使用该函数进行主成分分析，只需要传入需要进行分析的数据即可：

# 生成一个随机数据集
data = np.random.rand(100, 5)

# 进行主成分分析
rescaled_data, projection_matrix = pca(data)

# 打印降维后的数据和投影矩阵
print("降维后的数据：\n", rescaled_data)
print("投影矩阵：\n", projection_matrix)

以上代码会输出降维后的数据和投影矩阵，可以根据需要进行进一步的处理和分析。