Python是一種高級編程語言，開放源碼且易于學習。它擁有許多流行的框架和庫，被廣泛應用于科學計算、數據分析和人工智能等領域。

對于使用Python進行數據分析的人來說，成分分析是一個常見的任務。成分分析就是把一個復雜的數據集分解成若干個基礎成分的過程。這些基礎成分可以幫助我們更好地理解數據，找到隱藏在數據中的有用信息。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
# 讀取數據集
data = pd.read_csv("data.csv")
# 把數據集轉換成矩陣形式
X = np.matrix(data.values)
# 使用PCA進行成分分析
pca = PCA(n_components=3)
pca.fit(X)
components = pca.components_

上述代碼中，我們使用了Pandas庫和Numpy庫來讀取和轉換數據集。接著，我們使用了Scikit-Learn庫中的PCA類進行成分分析。在PCA類的構造函數中，我們指定了要提取的基礎成分數量為3。

最后，我們通過調用PCA對象的components屬性獲取提取出來的基礎成分。

成分分析是Python數據分析中的重要技術之一。它可以幫助我們更好地理解數據，從而進行更準確的預測和決策。