在SciPy中，可以使用scipy.spatial.Voronoi類來實現象限劃分技術。Voronoi圖是一個將平面分割成多個區域的技術，每個區域包含一個輸入點，并且這些區域是以這些點為中心的圓的范圍。
下面是一個簡單的例子，演示如何在SciPy中使用Voronoi圖來實現象限劃分技術：
import numpy as np
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成隨機點
points = np.random.rand(10, 2)
# 創建Voronoi圖
vor = Voronoi(points)
# 繪制Voronoi圖
voronoi_plot_2d(vor)
plt.plot(points[:, 0], points[:, 1], 'ko') # 繪制輸入點
plt.show()
運行上述代碼，將生成一個包含隨機點和對應的Voronoi圖的可視化結果。您可以根據需要調整輸入點的數量和位置，以及對可視化結果進行自定義。此外，您還可以使用Voronoi對象的屬性和方法來訪問有關象限劃分的更多信息，如鄰接關系、象限邊界等。
