现在有一点集，有一条直线穿过该点集，用该直线将点集分为两部分，使用python解决这个问题，注意点集和直线均以图像坐标系表示

这个问题可以使用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法来解决。SVM 是一种常见的分类算法，它可以将数据集划分成两个类别，并且找到一个最佳的分割超平面（直线在二维空间中）。

以下是使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现 SVM 分类器的一些示例代码：

首先，导入必要的库：

from sklearn import svm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

定义一些示例数据：

# 生成一些示例数据
np.random.seed(2)
X = np.r_[np.random.randn(20, 2) - [2, 2], np.random.randn(20, 2) + [2, 2]]
Y = [0] * 20 + [1] * 20

接下来，定义 SVM 分类器，并训练它：

# 定义 SVM 分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练 SVM 分类器
clf.fit(X, Y)

我们可以通过以下代码来可视化数据和分类器：

# 绘制数据点
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, cmap=plt.cm.Paired)

# 绘制分类器
ax = plt.gca()
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()

# 创建网格来评估分类器
xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30)
yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30)
YY, XX = np.meshgrid(yy, xx)
xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T
Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape)

# 绘制决策边界和边距
ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5,
           linestyles=['--', '-', '--'])
# 绘制支持向量
ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,
           linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k')

plt.show()

运行上述代码后，我们将得到一个包含数据点和分类器的图像。分类器将数据集分为两个类别，并且找到了最佳的分割超平面（直线）。

如果你的点集已知，并且你需要将其分为两部分，请将 X 和 Y 替换为你的点集和对应的标签，并使用上述代码来训练 SVM 分类器并生成分类器的图像即可。