那我要用kmeans来实现这一数组的聚类，该怎么做？

您可以按照以下步骤使用k-means算法对数组进行聚类：

1. 导入所需的库和数据集，例如numpy、sklearn等。

2. 对数据进行前期处理，例如归一化、去除缺失值等。

3. 选择合适的聚类数k，可以通过肘部法则、轮廓系数等方法确定。

4. 使用k-means算法对数据进行聚类，可以使用sklearn库中的KMeans类。

5. 可以将聚类结果可视化，例如使用matplotlib库绘制散点图。

以下是示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
data = np.array([[1,2], [1,4], [1,0], [4,2], [4,4], [4,0]])

# 归一化处理
data = (data - np.mean(data, axis=0)) / np.std(data, axis=0)

# 确定聚类数k
k = 2

# 使用k-means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
kmeans.fit(data)
labels = kmeans.labels_

# 可视化聚类结果
plt.scatter(data[labels==0, 0], data[labels==0, 1], s=50, c='red', label='Cluster 1')
plt.scatter(data[labels==1, 0], data[labels==1, 1], s=50, c='blue', label='Cluster 2')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=100, c='yellow', label='Centroids')
plt.title('K-Means Clustering')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend()
plt.show()

运行代码后，将会得到一个散点图，其中红色和蓝色的点是两个聚类簇，黄色的点是聚类中心。