给定一个二维数据集，我想在数据周围绘制一个椭圆。为此，我首先计算了协方差矩阵及其相关的特征值：
cov = np.cov(X.T)
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov)
我现在想使用 matplotlib 在两个特征向量周围绘制一个椭圆，但不知道如何做。我想某种投影（例如点积）是必要的吗？
任何帮助是极大的赞赏！
根据你的例子，我将在这里创建一些数据
import numpy as np;
X = np.random.randn(100, 2)
X[:,1] += 0.3 * X[:,0]
cov = np.cov(X.T)
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov)
特征值表示每个轴上的方差增益。因此，输出分布的等值线的轴长度与特征值（标准差）的平方根成正比
要绘制省略号，您可以使用参数方程
import matplotlib.pyplot as plt;
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000);
ellipsis = (np.sqrt(eigenvalues[None,:]) * eigenvectors) @ [np.sin(theta), np.cos(theta)]
plt.plot(ellipsis[0,:], ellipsis[1,:])
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