Python 主成分分析-为什么特征向量'；dot产品是'；t零？

我尝试使用Python sklearn对乳腺癌数据集进行主成分分析。 不明白为什么特征向量的两个点积（3个分量）都不是零

frst = pca.components_[0,:]
scnd = pca.components_[1,:]
thrd = pca.components_[2,:]
orth1 = np.dot(frst,scnd)
orth2 = np.dot(scnd, thrd)
print(orth1.real)
print(orth2.real)

输出：

0.0

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1.52655665886e-16

浮点运算并非总是100%准确，因为计算机使用有限数量的数字来表示具有无限数字的数字

1.52655665886e-16

~浮点运算导致的相对误差上限，因此我将其计为0

编辑：

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如果你的矩阵没有不同的特征值，你也可能会遇到这个问题。

浮点运算并不总是100%准确，因为计算机使用有限数量的数字来表示无限数量的数字

1.52655665886e-16

~浮点运算导致的相对误差上限，因此我将其计为0

编辑： 如果你的矩阵没有不同的特征值，你也可能会遇到这个问题。

可能的重复