对数据做标准化处理，然后运用主成分分析得到5个主成分，再对得到的主成分进行聚类聚成3类，然后画出Voronoi图

好的，我明白了你的需求。下面是Python代码，可以执行你描述的数据处理和可视化任务：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d

# 假设你的数据存储在一个名为data的numpy数组中，每行代表一个样本

# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 主成分分析
pca = PCA(n_components=5)
principal_components = pca.fit_transform(data_scaled)

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
clusters = kmeans.fit_predict(principal_components)

# 画出Voronoi图
vor = Voronoi(principal_components)
voronoi_plot_2d(vor)
plt.scatter(principal_components[:, 0], principal_components[:, 1], c=clusters)
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.title('Voronoi Diagram')
plt.show()

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据实际情况进行适当的调整。确保你的数据符合要求，并根据需要调整主成分分析和聚类的参数。