要使用t-SNE进行降维，首先需要导入相应的库：
import pandas as pd
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，加载数据并实例化t-SNE对象：
data = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据
X = data.drop('label', axis=1) # 提取特征列
y = data['label'] # 提取标签列
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0) # 实例化t-SNE对象，设定降维后的维度为2
然后，使用fit_transform方法进行降维：
X_tsne = tsne.fit_transform(X)
最后，可视化降维后的数据：
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.get_cmap('viridis', 10))
plt.colorbar()
plt.show()
通过以上步骤，就可以使用t-SNE对数据进行降维，并进行可视化展示。
