python将样品光谱数据投影到PCA模型空间上，我们得到的结果为p值代码

您可以使用Python中的scikit-learn库来将样品光谱数据投影到PCA模型空间上，并得到p值代码。下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

# 假设您已经准备好了样品光谱数据，存储在一个numpy数组中
spectra_data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 创建PCA对象并拟合数据
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(spectra_data)

# 将数据投影到PCA模型空间上
p_values = pca.transform(spectra_data)

# 打印p值代码
print(p_values)

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个包含三个样本的假设光谱数据数组。接下来，我们创建了一个PCA对象，并将其拟合到数据中。然后，我们使用`transform`方法将所有样本投影到PCA模型空间上，并将结果存储在`p_values`变量中。最后，我们打印了`p_values`数组，这就是您想要的p值代码。