以下是一个按方向和大小对群集进行分组的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 2)

# 使用KMeans将数据分为3个群集
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

# 获取每个样本的群集标签
labels = kmeans.labels_

# 按照群集标签将样本分组
groups = {}
for i, label in enumerate(labels):
    if label not in groups:
        groups[label] = []
    groups[label].append(X[i])

# 输出结果
for label, group in groups.items():
    print(f"Group {label}:")
    for sample in group:
        print(sample)
    print()

运行上述代码会将生成的随机数据分为3个群集，并按照群集标签将样本分组。每个群集的样本会被打印出来。