維諾圖是一種可視化工具，用于展示在多維空間中的數據集。它是Fran?ois Viéte在16世紀末發明的，并在17世紀被Descartes引入到幾何學中。如今，維諾圖已經成為數據分析、數據挖掘和統計學等領域中一種流行的可視化形式。在Python中，我們可以通過使用SciPy庫中的Voronoi函數生成維諾圖。

# 導入必要的庫
import numpy as np
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成隨機點集
points = np.random.random((10,2))
# 計算維諾圖
vor = Voronoi(points)
# 可視化維諾圖
fig = voronoi_plot_2d(vor)
plt.show()

在這個代碼段中，我們使用numpy庫生成了一個包含10個隨機點的點集。然后，我們使用SciPy庫中的Voronoi函數計算了該點集的維諾圖。最后，使用matplotlib庫中的voronoi_plot_2d函數進行可視化。運行代碼后，我們將看到一個由維諾圖構成的圖形。

維諾圖有許多應用，在機器學習、計算機視覺和物理學等領域中廣泛使用。通過使用Python中的SciPy庫，我們可以很容易地計算和可視化維諾圖，以便更好地理解數據。