在python已知有一组三维变量（共六个），求在距离阈值为6，非邻点样本的阈值部分为2的噪声数据

这道题目需要使用到密度聚类算法，比如DBSCAN。首先，需要将六个三维变量作为输入数据。然后，需要设置距离阈值为6和非邻点样本的阈值部分为2，并使用DBSCAN算法进行聚类。最后，将不属于任何一个聚类簇的数据视为噪声数据即可。

下面是一个示例代码：

from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np

# 输入数据，共六个三维变量
X = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9],
              [10, 11, 12],
              [13, 14, 15],
              [16, 17, 18]])

# 设置距离阈值为6和非邻点样本的阈值部分为2
dbscan = DBSCAN(eps=6, min_samples=2)

# 进行聚类
labels = dbscan.fit_predict(X)

# 打印聚类结果
print(labels)

# 找出噪声数据
noise = X[labels == -1]

# 打印噪声数据
print(noise)

在上面的示例代码中，使用`DBSCAN`类创建一个`dbscan`对象，并设置距离阈值为6和非邻点样本的阈值部分为2。然后，使用`fit_predict`方法对输入数据进行聚类，得到一个标签数组`labels`，其中标签为-1的数据视为噪声数据。最后，通过`labels == -1`筛选出噪声数据，并打印出来。