写一段python代码：用蒙特卡罗模拟生成一系列场景，将这些场景用k-means聚类

以下是一段简单的Python代码，用于生成一些场景，然后使用k-means聚类将它们分类：

import random
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成一些场景
def generate_scenes(num_scenes):
    scenes = []
    for i in range(num_scenes):
        # 场景由4个点组成，每个点的位置随机生成
        x1, y1 = random.uniform(0, 10), random.uniform(0, 10)
        x2, y2 = random.uniform(0, 10), random.uniform(0, 10)
        x3, y3 = random.uniform(0, 10), random.uniform(0, 10)
        x4, y4 = random.uniform(0, 10), random.uniform(0, 10)
        scenes.append([(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)])
    return scenes

# 将场景转换为特征向量
def scenes_to_features(scenes):
    features = []
    for scene in scenes:
        feature = np.array(scene).flatten()
        features.append(feature)
    return np.array(features)

# 使用k-means聚类将场景分类
def cluster_scenes(features, num_clusters):
    kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters)
    kmeans.fit(features)
    return kmeans.labels_

# 生成10个场景，并使用k-means聚类将它们分成3类
scenes = generate_scenes(10)
features = scenes_to_features(scenes)
labels = cluster_scenes(features, 3)

# 输出每个场景的类别
for i, label in enumerate(labels):
    print("Scene", i+1, "is in cluster", label)

这段代码首先生成一些场景，然后将它们转换为特征向量，最后使用k-means聚类将它们分成指定数量的类别。在这个例子中，我们生成了10个场景，并将它们分成3类。