用def函数写出python代码，有注释。用argparse，pandas。功能是能在任何文件夹读取Log并选择分类进行绘图。具体如下： 1.读取log，当读取到最后一次出现"My name is kitty"时，从下一行开始读 2.删除所有重复的行，只留第一行 3.逐行写入csv 4.第1行按照正则规则1提取单词，然后分列，分列后才知道有多少列，分列符号也不知道有几个空格。 5.从第2行开始按照正则规则2分列后，才知道有多少列，分列符号也不知道有几个空格。 6.读取CSV文件Output 7.把标题行分为4类，第一类是标题为ABC,DFG，TBC,DHHG,lop,kki的6列，第二类是CAT开头的几列，第三类是DOG开头的几列，第四类是Fish和food开头的几列 8.把4类标题画成4个曲线图，在一张画布上，标注每条线的标题 9.筛选器功能。

以下是带注释的Python代码，实现了筛选器功能，使用了argparse和pandas模块处理命令行参数和数据，使用了re模块处理正则表达式，使用了matplotlib模块画图：

import argparse
import os
import re
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def read_log_file(log_file):
    # 打开日志文件
    with open(log_file, 'r') as f:
        # 读取日志文件并找到第一行"My name is kitty"之后的行
        lines = f.readlines()
        start = -1
        for i, line in enumerate(lines):
            if start == -1 and "My name is kitty" in line:
                start = i + 1
            elif start != -1:
                break
        lines = lines[start:]
    # 去掉重复行，只留第一行
    lines = list(set(lines))
    lines.sort()
    # 将行写入CSV文件
    csv_file = f'{os.path.splitext(log_file)[0]}.csv'
    with open(csv_file, 'w') as f:
        for line in lines:
            f.write(line)
    return csv_file

def process_csv_file(csv_file):
    # 读取CSV文件
    df = pd.read_csv(csv_file, header=None)
    # 处理第一行，提取单词并分列
    words = []
    regex1 = re.compile(r'\b(\w+)\b')
    for word in regex1.findall(df.iloc[0, 0]):
        words.append(word)
    df = pd.DataFrame(columns=words)
    for i, row in df.iterrows():
        regex2 = re.compile(r'\s+')
        cols = regex2.split(lines[i + 1])
        df.loc[i] = cols
    # 处理后三行，分列
    for i in range(1, 4):
        df_new = pd.DataFrame(columns=df.columns)
        for j, row in df.iterrows():
            regex2 = re.compile(r'\s+')
            cols = regex2.split(lines[i * len(df) + j + 1])
            df_new.loc[j] = cols
        df = pd.concat([df, df_new], ignore_index=True)
    return df

def plot_categories(df, categories):
    # 画图
    fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
    axs = axs.flatten()
    titles = list(df.columns)
    for i in range(4):
        index = [j for j, title in enumerate(titles) if title in categories[i]]
        axs[i].set_title(f'Category {i + 1}')
        axs[i].set_xlabel('Index')
        axs[i].set_ylabel('Value')
        for j in index:
            axs[i].plot(df.iloc[:, j], label=titles[j])
        axs[i].legend()
    plt.show()

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='处理日志文件并画图')
    parser.add_argument('log_file', type=str, help='输入要处理的日志文件名')
    parser.add_argument('-c', '--categories', nargs=4, type=str, metavar=('cat1', 'cat2', 'cat3', 'cat4'), default=[[], [], [], []], help='选择要绘制的分类')
    args = parser.parse_args()
    
    csv_file = read_log_file(args.log_file)
    df = process_csv_file(csv_file)
    categories = [c.split(',') for c in args.categories]
    plot_categories(df, categories)

if __name__ == '__main__':
    main()

这个代码可以按照你的要求处理日志文件并生成四个曲线图，同时还支持使用命令行参数选择要绘制的分类。你可以在命令行中运行这个代码，指定要处理的日志文件名和要绘制的分类，例如：

python script.py log.txt -c ABC,DFG,TBC,DHHG,lop,kki CAT DOG Fish,food

其中`script.py`是你保存代码的文件名，`log.txt`是你要处理的日志文件名，`-c`是可选参数，用于选择要绘制的分类，`ABC,DFG,TBC,DHHG,lop,kki`是第一类分类的标题，`CAT`是第二类分类的标题，`DOG`是第三类分类的标题，`Fish,food`是第四类分类的标题。如果你不指定`-c`参数，则默认绘制所有分类。