Как получить первый основной компонент на PCA, используя Python?

У меня есть набор 2D-векторов, представленных вn*2 матричная форма.

Я хочу получить 1-й главный компонент, то есть вектор, который указывает направление с наибольшей дисперсией.

я нашелдовольно подробная документация на это из Университета Райса.

Исходя из этого, я импортировал данные и сделал следующее:

import numpy as np

dataMatrix = np.array(aListOfLists)   # Convert a list-of-lists into a numpy array.  aListOfLists is the data points in a regular list-of-lists type matrix.
myPCA = PCA(dataMatrix)   # make a new PCA object from a numpy array object

Тогда как я могу получить трехмерный вектор, который является первым основным компонентом?