PCA（principal component analysis，主成分分析）是一種常用的數據降維方法，它將高維數據轉化為低維數據，以便于數據可視化和分析。在Python中，可以使用scikit-learn庫進行PCA分析，并用matplotlib庫畫出對應的PCA圖。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
# 載入數據
data = np.loadtxt('data.txt')
# 初始化PCA
pca = PCA(n_components=2)
# 進行PCA分析
pca.fit(data)
reduced_data = pca.transform(data)
# 繪制PCA圖
plt.scatter(reduced_data[:,0], reduced_data[:,1])
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.title('PCA Plot')
plt.show()

在代碼中，首先import所需的庫，然后載入需要進行PCA分析的數據。通過PCA(n_components=2)設置PCA分析的目標維度為2，即轉化為二維數據。然后用pca.fit()進行PCA分析，處理后用pca.transform()將數據轉化為二維后的數據。最后用matplotlib.pyplot模塊繪出散點圖，展現PCA圖。