学生成绩的 PCA 代码，用起来还挺顺。思路清晰，变量和可视化都安排得明明白白，适合刚接触主成分的你。不用太多额外库，numpy 和 matplotlib 基本搞定，简洁也挺好上手。尤其是通过文化课成绩和综测成绩来找共性，这种教育类数据，实战价值高。
用 PCA 学生成绩，最常用的场景就是降维。比如你想知道文化课平均分和综测成绩哪个更能代表学生综合素质？PCA 就派上用场了。
数据预这块也不复杂，先标准化，用的就是经典的 Z-score。算 协方差矩阵，再用 np.linalg.eig() 拿到 特征值和特征向量，也就是主成分的关键。
如果你发现第一个主成分就能解释大部分方差，那就俩成绩挺像的——可以考虑只用一个指标做简化；否则就得两个一起看，不能偷懒。
整个过程有实战味，代码也干净。像 np.cov()、np.linalg.eig() 这种常规操作，你要是搞过 Python 数据，基本都能无痛理解。
如果你刚好在做教育数据，或者想入门 主成分，这个资源还蛮值得收藏的。适合学生能力评估、问卷简化、考试维度压缩这种场景。