X的第一个维度大小必须大于n_components，而且n_components必须大于1。

问题出现在计算PCA降维时，当想要降至n_components个维度时，必须满足上述条件。可以通过以下代码确保满足要求：

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=n_components)
X_pca = pca.fit_transform(X)

if X.shape[0] < n_components or n_components < 2:
    raise ValueError('X的第一个维度大小必须大于 n_components，而且 n_components 必须大于1')

以上代码使用了sklearn库中的PCA算法对数据进行降维，并在计算前添加了条件判断语句，以确保满足降维要求。如果X的第一个维度小于n_components或n_components小于2，就会抛出ValueError异常。