如何绘制python中的特征谱？

Question

这是我曾尝试：

# Show the eigenspectrum 
eigenvalues = pca.explained_variance_ 
print("The eigenvalues:\n\t", eigenvalues) 

idx = eigenvalues.argsort() 
print(idx) 

plt.plot(idx, color='green', marker='D') 
plt.ylabel('Eigenspectrum') 
plt.show() 

结果的形状是（640，2），但我不断收到只是一条直线。

有人可以帮忙吗？

为了补充，我在数据上运行了PCA，并成功绘制了数据的散点图。我不知道如何提取所有的特征值，将它们分类并放入一个特征谱中。

pca=PCA(n_components=2) 
pca.fit(keytrain[:,0:-1]) 
keytrain_T=pca.transform(keytrain[:,0:-1]) 

print("Shape of result:", keytrain_T.shape) 

# plot the results along with the labels 
fig, ax = plt.subplots() 
im = ax.scatter(keytrain_T[:, 0], keytrain_T[:, 1], c=y) 
fig.colorbar(im); 
plt.show() 

Answer 1

要获得全部特征的矩形阵列，使用：

numpy.linalg.eigvals 

和方阵使用

numpy.linalg.eig