画像に対してPCAを行い，主成分ごとに画像を作成したい

Question

pythonで画像（8×8の64枚）に対してPCAを行っております。
PCAを行い，累積寄与率などは出力できたのですが，第1主成分のみで画像を再構築，第1-2主成分のみで画像を再構築，などを行いたいです。
コードは下記で累積寄与率までは出力できております。

import numpy as np
import itertools
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt

data=[]
N=60
for i in range(N):
    img = np.array(Image.open("./pca/./5/_"+str(i)+".jpg"))
    img_flatten=list(itertools.chain.from_iterable(img))
    data.append(img_flatten)
    
   
#principal component analysis
pca = PCA()
pca.fit(data)
data = pca.transform(data)

#pcaの寄与率計算
contribution = pca.explained_variance_ratio_
#寄与率を累積和に変更
contribution = np.cumsum(contribution)
#最初に0を追加
contribution = np.append(0,contribution)

#寄与率の描画
plt.plot(contribution,marker="o")
plt.xlim(0,65)
plt.ylim(0,1.1)
plt.show()
コード

画像の再構築にはpca.inverse関数を使うんでしょうか，，，？サイトごとに使っている関数が違い，自分のプログラムに適応させれないです。

どなたかよろしくお願いいたします。