xy = np.random.random((2, num)) + 0.01 * np.arange(num)
eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(np.cov(xy))
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2)
x, y = xy
center = xy.mean(axis=-1)
for ax in [ax1, ax2]:
    ax.plot(x, y, 'ro')
ax.axis('equal')
for val, vec in zip(eigvals, eigvecs.T):
    val *= 2
x, y = np.vstack((center + val * vec, center, center - val * vec)).T
ax2.plot(x, y, 'b-', lw=3)
plt.show()
Оценка соотношения сторон выпуклой оболочки