我需要使用 pca 来识别某组数据中方差最大的维度。我正在使用 scikit-learn 的 pca 来执行此操作，但我无法从 pca 方法的输出中确定我的数据中方差最大的组件是什么。请记住，我不想消除这些维度，只识别它们。
我的数据组织为一个包含 150 行数据的矩阵，每行有 4 个维度。我正在做如下：
pca = sklearn.decomposition.PCA()
pca.fit(data_matrix)
当我打印pca.explained_variance_ratio_时，它输出从最高到最低排序的方差比数组，但它没有告诉我它们对应的数据中的哪个维度（我尝试更改矩阵上列的顺序，并且得到的方差比数组是相同的）。
打印pca.components_给了我一个 4x4 矩阵（我将原始组件数作为 pca 的参数），其中一些值我无法理解……根据 scikit 的文档，它们应该是具有最大方差的组件（也许是特征向量？），但没有迹象表明这些值指的是哪个维度。
转换数据也无济于事，因为维度的变化方式我无法真正知道它们最初是哪一个。
有什么方法可以通过 scikit 的 pca 获取这些信息？谢谢