Python是當今世界上最流行的編程語言之一，因為它的簡單易學性和出色的靈活性。Python有很多應用，其中之一是聚類散點圖。聚類散點圖是將相關數據聚合在一起并顯示到圖形上，幫助我們找到數據集中的模式和關聯。

#導入必要的庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
#生成一組隨機數據集
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
#使用sklearn的KMeans方法聚類數據
data = np.vstack((x, y)).T
kmeans = KMeans(n_clusters=4).fit(data)
#繪制聚類散點圖
colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k']
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 5))
for i in range(4):
points = np.array([data[j] for j in range(len(data)) if kmeans.labels_[j] == i])
ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1], s=7, c=colors[i])
plt.show()

如上所示，這段代碼將生成50個隨機數據點，并使用sklearn的KMeans方法將其聚類為4組。最后，我們使用Matplotlib繪制圖形。

聚類散點圖是一個強大的數據可視化工具，可以幫助我們深入了解數據集中的內部關系。Python的簡單易學和靈活性使得它成為開發這種應用程序的理想選擇。