次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、変数 pca から各軸の因子寄与率を求めてください．
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
np.random.seed(0)
m = 60
w1, w2 = 0.1, 0.3
noise = 0.1
angles = np.random.rand(m) * 3 * np.pi / 2 – 0.5
X = np.empty((m, 3))
X[:, 0] = np.cos(angles) + np.sin(angles)/2 + noise * np.random.randn(m) / 2
X[:, 1] = np.sin(angles) * 0.7 + noise * np.random.randn(m) / 2
X[:, 2] = X[:, 0] * w1 + X[:, 1] * w2 + noise * np.random.randn(m)
pca = PCA(n_components = 2)
X2D = pca.fit_transform(X)
print(X2D[:5])
# Q1
##########
[Q1の選択肢]
1. pca.explained_ratio_
2. pca.explained_variance_ratio_
3. pca.explained_variance_