¿Cómo obtener el primer componente principal por PCA usando Python?

Tengo un conjunto de vectores 2D presentados en unan*2 forma de matriz.

Deseo obtener el primer componente principal, es decir, el vector que indica la dirección con la mayor varianza.

he encontradouna documentación bastante detallada sobre esto de la universidad de arroz.

En base a esto, he importado los datos y hecho lo siguiente:

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

Entonces, ¿cómo puedo obtener el vector 3D que es el primer componente principal?