编写Python程序（数据量很大）：对已完成标准化的数据文件A采用层级聚类方法，获得聚类中心与类标号。输出聚类中心的特征图，并统计每个类别的客户数

好的，我明白您的问题了。针对您的问题，可以使用Python中的scipy库实现层级聚类方法。具体实现步骤如下：

1. 导入所需要的库：

import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取已完成标准化的数据文件A，将其转换为NumPy数组：

A = np.loadtxt("data_file_A.txt")

3. 对数据进行层级聚类，使用Ward方差最小化算法进行聚类：

Z = linkage(A, method='ward')

4. 绘制层级聚类图，可视化聚类结果：

fig = plt.figure(figsize=(25, 10))
dn = dendrogram(Z)
plt.show()

5. 根据聚类结果，计算每个类别的客户数，并输出聚类中心的特征图：

num_clusters = 3  # 假设要将数据聚为3类
labels = np.arange(len(A))
clusters = np.zeros(len(A))
for i in range(num_clusters):
    clusters[dn['color_list']==i] = i
    print("Cluster %d:" % i)
    print(labels[dn['color_list'] == i])
    print("Number of customers in this cluster: %d" % np.sum(clusters == i))
    cluster_center = np.mean(A[clusters == i], axis=0)
    print("Cluster center:")
    print(cluster_center)

以上就是针对您的问题的一个简单实现。如果需要更加详细的代码实现，还需要根据具体的数据格式和聚类方法进行相应的调整。