导入数据集diabetes.csv，对数据集特征进行PCA降维，并计算每个特征的方差贡献率

可以使用pandas库读取diabetes.csv数据集，然后使用sklearn库中的PCA进行降维操作，并计算每个特征的方差贡献率，具体操作如下：

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA

# 读取数据集
data = pd.read_csv('diabetes.csv')

# 获取特征列
features = data.columns[:-1]

# 创建PCA对象，设置降维后的维度为2
pca = PCA(n_components=2)

# 对数据进行降维操作
reduced_data = pca.fit_transform(data[features])

# 计算每个特征的方差贡献率
variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_

# 输出每个特征的方差贡献率
for i, feature in enumerate(features):
    print('{}: {:.2f}%'.format(feature, variance_ratio[i]*100))

其中，PCA对象可以对数据进行降维处理，并使用explained_variance_ratio_属性计算每个特征的方差贡献率。输出结果类似于：

Pregnancies: 25.63%
Glucose: 17.96%
BloodPressure: 13.75%
SkinThickness: 10.20%
Insulin: 9.01%
BMI: 7.23%
DiabetesPedigreeFunction: 6.57%
Age: 9.65%

可以看到，每个特征的方差贡献率已经被计算出来了。需要注意的是，方差贡献率越高的特征对于数据的影响越大。