Python 聚類代碼是指使用 Python 編寫的聚類算法，其中包括 K-Means、層次聚類、譜聚類等。下面是一個基于 Python 的 K-Means 聚類示例代碼：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
# 生成隨機數據
np.random.seed(0)
n_samples = 1500
X = np.random.randn(n_samples, 2)
# 聚類
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
# 可視化結果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.show()

在這個示例中，我們首先生成了一些隨機數據，然后使用 K-Means 算法對這些數據進行聚類，并最終可視化了聚類結果。下面是這個代碼的執行流程：

1. 首先導入必要的 Python 庫，包括 NumPy、Matplotlib 和 Scikit-learn 等。
2. 然后生成隨機數據，其中 n_samples 表示生成的數據樣本數量，我們生成了一個 n_samples 行 2 列的二維數組 X。
3. 接著創建一個 KMeans 對象，n_clusters 參數指定聚類的數量。
4. 調用 KMeans 對象的 fit 方法對數據進行聚類，該方法返回每個數據點所屬的聚類編號。
5. 最后使用 Matplotlib 中的 scatter 方法可視化聚類結果。

總的來說，Python 聚類代碼是非常有用的工具，它可以幫助我們對一些數據進行自動化的分類，從而更好地分析和理解數據。