Python 2.7 如何在qgis中将输出显示为矢量图层？

目前我正在从事一个空间数据挖掘项目，我已经编写了一个使用db扫描算法进行聚类分析的代码，一切都很顺利，我得到的输出是“图”，但我无法得到向量层的输出，我的目标是得到向量层的输出，这样我就只能在qgis中可视化输出。这是我的数据库扫描代码。请帮忙

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从sklearn.cluster导入DBSCAN
从SKM学习导入度量
#从sklearn.dataset.samples\u生成器导入make\u blob
从sklearn.preprocessing导入StandardScaler
def dbFun（_x，_原始值）：
db=DBSCAN（eps=0.3，最小样本数=20）。拟合（x）
岩芯样本掩码=np.zeros（db.labels，dtype=bool）
岩芯样本屏蔽[db.岩芯样本索引]=True
labels=db.labels_
#打印（标签）
n_clusters_uu=len（集合（标签））-（1如果-1否则0）
打印（'估计的群集数：%d'%n\u群集\u）
打印（“等待打印群集…”）
plotCluster（x、标签、岩芯样本、掩码、n个簇）
返回
def plotCluster（x、标签、岩芯样本、掩模、n个簇）：
唯一标签=集合（标签）
颜色=[plt.cm.光谱（每个）
对于np.linspace中的每一个（0，1，len（唯一的_标签））]
对于k，拉链中的颜色（独特的标签、颜色）：
如果k==-1：
#黑色用于制造噪音。
col=[0,0,0,1]
类\成员\掩码=（标签==k）
xy=\ux[类别成员\u掩码和岩心\u样本\u掩码]
plt.plot（xy[：，0]，xy[：，1]，'o'，markerfacecolor=元组（col），
markeredgecolor='k'，markersize=14）
xy=\ux[类成员\u掩码和~core\u样本\u掩码]
plt.plot（xy[：，0]，xy[：，1]，'o'，markerfacecolor=元组（col），
markeredgecolor='k'，markersize=6）
plt.title（'估计的群集数：%d'%n\u群集\u1）
plt.show（）
返回
_val=[]
l1=qgis.utils.iface.activeLayer（）
tempdat=[]
导入操作系统
对于l1.getFeatures（）中的f1：
geom=f1.geometry（）
g1=str（geom.asPoint（））
g11=g1。替换（'（'，''）
g111=g11。替换（'），“”）
临时附加（g111）
对于tempdat中的abc：
aaa=abc.分割（“，”）
_val.append（[aaa[0]，aaa[1]]）
打印aaa[1]
打印aaa[0]
#打印（_中心）
_val=np.asarray（_val）
_val_original=_val
_val\u original=\u val\u original.astype（'float32'））
_val=StandardScaler（）.fit_变换（_val_原件）
dbFun（_val，_val_原件）
#_len=len（_中心）