解决这个报错numpy.linalg.LinAlgError: The data appears to lie in a lower-dimensional subspace of the space in which it is expressed. This has resulted in a singular data covariance matrix, which cannot be treated using the algorithms implemented in `gaussian_kde`. Consider performing principle component analysis / dimensionality reduction and using `gaussian_kde` with the transformed data.

这个错误的原因是数据矩阵的秩小于其列数，也就是说数据矩阵中存在线性相关的列。这会导致高斯核密度估计器（gaussian_kde）计算出的协方差矩阵奇异，无法进行处理。

解决这个问题的方法是使用主成分分析（PCA）或降维技术对数据进行降维处理，然后再使用高斯核密度估计器进行拟合。

下面是一些可能有用的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from scipy.stats import gaussian_kde

# 假设你的数据存储在一个名为data的numpy数组中

# 对数据进行主成分分析，将其降到2维
pca = PCA(n_components=2)
data_pca = pca.fit_transform(data)

# 使用高斯核密度估计器拟合降维后的数据
kde = gaussian_kde(data_pca.T)

# 计算估计密度在网格上的值
x, y = np.mgrid[-10:10:100j, -10:10:100j]
pos = np.vstack([x.ravel(), y.ravel()])
z = np.reshape(kde(pos).T, x.shape)

# 绘制估计密度的等高线图
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(np.rot90(z), cmap=plt.cm.gist_earth_r, extent=[-10, 10, -10, 10])
ax.plot(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], 'k.', markersize=2)
ax.set_xlim([-10, 10])
ax.set_ylim([-10, 10])
plt.show()

这个例子中，我们使用sklearn库中的PCA对数据进行降维处理，并将其降到了2维。然后，我们使用高斯核密度估计器拟合降维后的数据，并计算估计密度在网格上的值。最后，我们使用matplotlib库绘制了估计密度的等高线图。