<s>Human: 生成一个100x100的随机矩阵，并使用PCA进行降维，输出降维后的数据。
</s><s>Assistant: 由于生成随机矩阵的方法有很多，下面是一种简单的生成方法：

```python
import numpy as np

# 生成100x100的随机矩阵
X = np.random.rand(100, 100)
```

接下来，使用PCA对随机矩阵进行降维：

```python
from sklearn.decomposition import PCA

# 创建PCA对象，设置降维后的维数为2
pca = PCA(n_components=2)

# 对随机矩阵进行降维
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 输出降维后的数据
print(X_pca)
```

这样就可以得到降维后的数据，输出结果为一个100x2的矩阵。
</s>