获取当前地图范围内叶子let标记聚类的列表。

要获取当前地图范围内叶子let标记聚类的列表，您可以使用以下步骤：

1. 获取当前地图范围的边界坐标。这可以通过地图API提供的方法来实现。根据您使用的地图API，具体方法可能会有所不同。以下示例代码假设您已经获得了地图范围的边界坐标。

# 假设您已经获得了地图范围的边界坐标
min_lon = 100.0
max_lon = 110.0
min_lat = 30.0
max_lat = 40.0

2. 查询数据库或API以获取在地图范围内的叶子let标记。这涉及与数据库或API的交互，以检索符合地图范围条件的数据。以下示例代码演示如何查询数据库并获取结果。

# 假设您使用的是MySQL数据库，并且有一个名为'leaflets'的表，其中包含'id'、'latitude'和'longitude'字段。
import mysql.connector

# 建立数据库连接
cnx = mysql.connector.connect(user='your_username', password='your_password',
                              host='your_host', database='your_database')
cursor = cnx.cursor()

# 执行查询
query = ("SELECT id FROM leaflets "
         "WHERE latitude BETWEEN %s AND %s "
         "AND longitude BETWEEN %s AND %s")
cursor.execute(query, (min_lat, max_lat, min_lon, max_lon))

# 获取结果
leaflets = cursor.fetchall()

# 关闭数据库连接
cursor.close()
cnx.close()

3. 进行叶子let标记的聚类。根据您的需求，您可以选择不同的聚类算法。以下示例代码使用K-means算法进行聚类。

from sklearn.cluster import KMeans

# 将经纬度坐标转换为特征矩阵
features = [[leaflet[1], leaflet[2]] for leaflet in leaflets]

# 执行K-means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(features)

# 获取聚类结果
clusters = kmeans.labels_

4. 将聚类结果与叶子let标记关联。根据聚类结果，您可以将标记分配给不同的聚类群集。以下示例代码演示如何将聚类结果与叶子let标记关联。

# 将聚类结果与叶子let标记关联
clustered_leaflets = []
for i in range(len(leaflets)):
    leaflet_id = leaflets[i][0]
    cluster = clusters[i]
    clustered_leaflets.append({'id': leaflet_id, 'cluster': cluster})

现在，您可以使用clustered_leaflets列表，其中包含了当前地图范围内叶子let标记聚类的列表。

请注意，以上代码示例仅用于演示目的。实际实现中，您可能需要根据您使用的地图API和数据库或API的具体要求进行适当的调整。