解决方法之一是使用matplotlib库的scatter函数来绘制数据点，并为每个聚类分配不同的颜色进行标记。

下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有两个聚类
cluster1 = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6]])
cluster2 = np.array([[10, 10], [1, 0.9], [1.5, 2], [9, 11], [8, 9]])

# 绘制第一个聚类的数据点（红色）
plt.scatter(cluster1[:,0], cluster1[:,1], color='red', label='Cluster 1')

# 绘制第二个聚类的数据点（蓝色）
plt.scatter(cluster2[:,0], cluster2[:,1], color='blue', label='Cluster 2')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

这段代码会绘制两个聚类的数据点，其中一个聚类使用红色表示，另一个聚类使用蓝色表示。你可以根据你的实际需求，调整颜色和其他绘图参数。