Python是一種功能豐富、通用的編程語言，其在數據分析、機器學習等領域有著廣泛的應用。其中，系統聚類便是其中之一，可以幫助我們將一組對象分為多個組別，以便找出組和內部的統一性。

在Python中，我們可以使用scikit-learn庫來實現系統聚類。下面是一個簡單的例子：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np
# 創建模擬數據
np.random.seed(123)
X = np.random.random_sample([10, 5])  # 10個樣本，每個樣本有5個屬性
# 創建并運行系統聚類模型
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2, linkage="ward")
model.fit(X)
# 輸出聚類結果
print(model.labels_)

在這個例子里，我們使用了scikit-learn的AgglomerativeClustering類。該類將數據集分成預設數量的群組，可以幫助我們找出數據集內部的統一性。

在創建聚類對象時，我們指定了我們想要的群組數量（n_clusters），以及我們希望用來計算距離的聯結方法（linkage）。在這個例子中，我們使用“ward”方法來計算距離，它會將群組視為方差貢獻的和，然后試圖最小化每個群組的方差。其他可以選擇的聯結方法還包括“single”、“average”和“complete”等。

最后，我們通過調用模型的fit()方法運行系統聚類模型，并輸出每個樣本所屬的類別。在這個例子中，我們將數據集分成了兩個群組，因此輸出的每個樣本都會被指定為0或1。

總之，對于需要完成系統聚類的問題，Python的scikit-learn庫提供了許多有用的工具和函數，使我們能夠輕松地將一組對象分成多個組別，以便找出其內部的統一性。