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from sklearn.decomposition import PCAtrainset= XXXXXXXXXXXXXXXXXX # 获取样本pca= PCA(n_components=20)____(trainset)# 根据样本trainset计算特征投影变换reduced=(trainset)# 将待处理样本trainset投影到低维空间中recovered=(reduced) # 将变换到低维特征空间中的样本反变换回原始维度空间其中，reduced中每个降维后的样本的维度大小为

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import numpy as np，根据某列表list1生成python数组(矩阵)的语句为arr1=__________

arr1 = np.array([[1,2],[3,4]])arr2=arr1**3则arr2中的元素按照从左到右、从上到下的顺序，依次为_、、、__

arr1 = np.array([[3,1],[2,5]])arr2 = np.array([[1,2],[3,4]])arr3=arr1*arr2则arr3中的元素按照从左到右、从上到下的顺序依次为___、_、_、___、

arr1 = np.array([[3,1],[2,5]])arr2 = np.array([[1,2],[3,4]])arr3=np.dot(arr1, arr2.T )则arr3中的元素按照从左到右、从上到下的顺序依次为___、_、_、___、