主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维技术，能够将高维数据转化为低维数据，保留原始数据中最重要的信息。在处理比例数据（proportional data）时，可以使用特殊的主成分分析方法来进行降维。

以下是使用Python中的scikit-learn库进行比例数据上的主成分分析的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

# 创建一个比例数据集
data = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
                 [0.5, 0.6, 0.7, 0.8],
                 [0.3, 0.5, 0.2, 0.4],
                 [0.7, 0.9, 0.5, 0.8],
                 [0.2, 0.3, 0.4, 0.1]])

# 标准化数据
data_scaled = (data - np.mean(data, axis=0)) / np.std(data, axis=0)

# 创建PCA对象并进行主成分分析
pca = PCA()
pca.fit(data_scaled)

# 打印主成分的方差解释比例
print(pca.explained_variance_ratio_)

# 打印主成分的载荷（loading）
print(pca.components_)

在上述代码中，首先创建一个比例数据集data，然后对数据进行标准化，使得每个特征的均值为0，方差为1。接着创建PCA对象pca，并调用fit方法对数据进行主成分分析。最后，通过explained_variance_ratio_属性可以获取每个主成分的方差解释比例，通过components_属性可以获取每个主成分的载荷。

需要注意的是，在比例数据上进行主成分分析之前，建议对数据进行标准化处理，以确保各个特征的重要性能够得到合理的比较。