我的问题主要来自这篇文章：https : //stats.stackexchange.com/questions/53/pca-on-correlation-or-covariance
在文章中，作者绘制了每个变量的向量方向和长度。根据我的理解，在执行 PCA 之后。我们得到的只是特征向量和特征值。对于维度为 M x N 的数据集，每个特征值应该是一个 1 x N 的向量。 所以，我的问题是向量的长度可能是特征值，但是如何找到每个变量的向量方向数学? 向量长度的物理意义是什么？
另外，如果可能的话，我可以用 python 中的 scikit PCA 函数做类似的工作吗？
谢谢！