对给定的数据ColorHistogram.asc进行PCA主成分分析，并输出以下三个内容：PCA之前数据方差、PCA之后的数据（降至5维）、PCA之后数据方差。尽量避免调库

首先，我们需要载入数据并进行归一化处理：

import numpy as np

# 载入数据
data = np.loadtxt('ColorHistogram.asc', delimiter=',', skiprows=3)

# 归一化处理
data = (data - np.mean(data, axis=0)) / np.std(data, axis=0)

接下来，我们需要计算协方差矩阵：

# 计算协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(data.T)

# 计算数据方差
data_variance = np.var(data, axis=0)
print("PCA之前数据方差：", data_variance)

然后，我们需要计算协方差矩阵的特征值和特征向量：

# 计算特征值和特征向量
eigen_values, eigen_vectors = np.linalg.eig(cov_matrix)

# 排序特征向量
idx = eigen_values.argsort()[::-1]
eigen_values = eigen_values[idx]
eigen_vectors = eigen_vectors[:,idx]

接着，我们可以使用特征向量将数据进行降维：

# 将数据降至5维
transformed_data = np.dot(data, eigen_vectors[:,:5])

最后，我们可以计算降维后的数据的方差：

# 计算降维后数据方差
transformed_data_variance = np.var(transformed_data, axis=0)
print("PCA之后数据方差：", transformed_data_variance)

完整代码如下：

import numpy as np

# 载入数据
data = np.loadtxt('ColorHistogram.asc', delimiter=',', skiprows=3)

# 归一化处理
data = (data - np.mean(data, axis=0)) / np.std(data, axis=0)

# 计算协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(data.T)

# 计算数据方差
data_variance = np.var(data, axis=0)
print("PCA之前数据方差：", data_variance)

# 计算特征值和特征向量
eigen_values, eigen_vectors = np.linalg.eig(cov_matrix)

# 排序特征向量
idx = eigen_values.argsort()[::-1]
eigen_values = eigen_values[idx]
eigen_vectors = eigen_vectors[:,idx]

# 将数据降至5维
transformed_data = np.dot(data, eigen_vectors[:,:5])

# 计算降维后数据方差
transformed_data_variance = np.var(transformed_data, axis=0)
print("PCA之后数据方差：", transformed_data_variance)