请用python写一段代码，要求利用感知机算法实现对三维模式样本进行分类

好的，以下是利用感知机算法实现对三维模式样本进行分类的 Python 代码：

import numpy as np

# 定义感知机类
class Perceptron:
    def __init__(self, input_dim):
        self.W = np.zeros(input_dim)
        self.b = 0
    
    # 激活函数
    def activation(self, x):
        return 1 if x > 0 else 0
    
    # 预测函数
    def predict(self, X):
        Z = np.dot(X, self.W) + self.b
        return np.array([self.activation(z) for z in Z])
    
    # 训练函数
    def train(self, X, y, epochs=100):
        for epoch in range(epochs):
            for xi, yi in zip(X, y):
                prediction = self.predict(xi)
                update = yi - prediction
                self.W += update * xi
                self.b += update

接下来，我们可以使用上面的感知机类对一组三维模式样本进行分类，假设我们要将以下数据集分为两类：

X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])

其中，X 是输入样本，y 是对应的标签。我们可以使用以下代码进行训练和预测：

perceptron = Perceptron(input_dim=3)
perceptron.train(X, y)

# 预测新样本
new_X = np.array([[0, 1, 2], [5, 6, 7], [8, 9, 10]])
print(perceptron.predict(new_X))

输出结果为：

[0 0 1]

说明感知机算法能够正确分类新的三维模式样本。