我正在使用 Python (v2.7.10) NumPy 对数据集进行 PCA 分析。我通过在较小的数据集上运行 PCA 分析，然后确认我使用sklearn.decomposition.

当我运行完整的数据集（包含 60000 个变量和 93 个样本）时，我感到有些奇怪。在构建协方差矩阵（即 60000 x 60000）后，我使用numpy.linalg.eig(). 当我检查特征值和特征向量时，所有条目都恰好为 0。

这让我相信，numpy.linalg.eig()由于矩阵尺寸大， 的行为有些奇怪。

问题：发生了什么事？哪些假设正在崩溃？我如何解决它？