在SciPy中，可以使用scipy.spatial.Voronoi类来实现象限划分技术。Voronoi图是一个将平面分割成多个区域的技术，每个区域包含一个输入点，并且这些区域是以这些点为中心的圆的范围。
下面是一个简单的例子，演示如何在SciPy中使用Voronoi图来实现象限划分技术：
import numpy as np
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机点
points = np.random.rand(10, 2)
# 创建Voronoi图
vor = Voronoi(points)
# 绘制Voronoi图
voronoi_plot_2d(vor)
plt.plot(points[:, 0], points[:, 1], 'ko') # 绘制输入点
plt.show()
运行上述代码，将生成一个包含随机点和对应的Voronoi图的可视化结果。您可以根据需要调整输入点的数量和位置，以及对可视化结果进行自定义。此外，您还可以使用Voronoi对象的属性和方法来访问有关象限划分的更多信息，如邻接关系、象限边界等。
