一维数据kmeans聚类算法python实现

以下是一维数据kmeans聚类算法的Python实现，使用numpy和sklearn库：

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

# 生成一维数据
data = np.random.rand(100)

# 将数据转换为二维数组
data = data.reshape(-1, 1)

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(data)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 可视化聚类结果
plt.scatter(data, np.zeros_like(data), c=labels)
plt.show()

上述代码中，首先生成了一维数据，然后将其转换为二维数组，接着使用KMeans算法进行聚类，最后使用matplotlib库将聚类结果可视化展示出来。