def computeCentroids(X, idx, K):

该函数是用来计算K个聚类中心点的坐标，其中X是数据集，idx是每个数据点所属的聚类编号，K是聚类的数量。

具体实现过程为：

1. 初始化centroids矩阵，大小为(K, n)，其中n是数据点的特征数。
2. 遍历每个聚类编号，将该编号对应的数据点的特征值加到该编号对应的聚类中心点的坐标上。
3. 计算每个聚类中心点的坐标，即将该聚类中心点的坐标除以该聚类包含的数据点数量。
4. 返回计算出的聚类中心点坐标centroids。

具体实现代码如下：

def computeCentroids(X, idx, K):
    m, n = X.shape
    centroids = np.zeros((K, n))
    for i in range(K):
        centroids[i, :] = np.mean(X[idx == i, :], axis=0)
    return centroids