有很多个曲线图，Python监督学习图形识别，已经有了功率曲线，将图片放入代码中，如果是一天24小时功率较高，或者一直保持在相对稳定大于0的状态，就分类为全天工作型（稳定型），如果是一天24小时功率较高，波动幅度大，但是整体趋势不会出现拱形波动，就归为全天工作型（波动型）。如果白天功率高，晚上时段功率很低，或者为0，就归为白天作业型用户。如果是晚上有较高的功率需求，而白天功率需求较低，或者为0，就归为晚上作业型用户。

要进行图形识别和分类，您可以使用Python的图像处理库（例如OpenCV）和机器学习库（例如scikit-learn）来实现。以下是一个示例代码框架，可以帮助您实现这个任务：

import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm

# 读取图像并进行预处理
def preprocess_image(image_path):
    image = cv2.imread(image_path)
    # 进行图像处理操作，例如缩放、灰度化、阈值化等

    return processed_image

# 提取图像特征
def extract_features(image):
    # 提取图像的特征描述子，例如颜色直方图、纹理特征等

    return features

# 加载训练数据和标签
def load_dataset():
    # 根据已有的功率曲线数据，准备训练数据和对应的标签

    return X_train, y_train

# 训练模型
def train_model(X_train, y_train):
    model = svm.SVC()
    model.fit(X_train, y_train)

    return model

# 图像分类
def classify_image(image, model):
    features = extract_features(image)
    prediction = model.predict([features])

    return prediction

# 主函数
def main():
    # 图像文件路径
    image_path = "your_image.jpg"

    # 预处理图像
    processed_image = preprocess_image(image_path)

    # 加载训练数据和标签
    X_train, y_train = load_dataset()

    # 训练模型
    model = train_model(X_train, y_train)

    # 图像分类
    prediction = classify_image(processed_image, model)

    # 输出预测结果
    print("预测结果：", prediction)

if __name__ == "__main__":
    main()

在上述代码框架中，您需要根据具体需求实现图像的预处理、特征提取、加载训练数据和标签的函数。然后使用加载的数据训练一个分类模型（这里使用了支持向量机SVM作为示例）。最后，使用训练好的模型对待分类的图像进行预测。

请注意，这只是一个基本的代码框架示例，您需要根据实际情况进行适当的修改和完善。另外，图像处理和机器学习的具体操作和参数选择也需要根据您的数据和需求进行调整。