将上面生成的波形图聚类成5条不同幅值的线

要将上面生成的波形图聚类成5条不同幅值的线，你可以使用聚类算法，如K-means算法来实现。以下是一个示例代码，演示如何使用K-means算法对波形图进行聚类：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成示例波形图数据
time = np.linspace(0, 1, 1000)
amplitudes = [0.2, 0.5, 0.8, 0.3, 0.6]
waveforms = []
for amp in amplitudes:
    waveform = np.sin(2 * np.pi * time) * amp
    waveforms.append(waveform)

# 将波形图数据展平为二维数组
X = np.array(waveforms).reshape(-1, 1)

# 使用K-means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果和聚类中心
labels = kmeans.labels_
centers = kmeans.cluster_centers_

# 绘制聚类结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
for i in range(len(amplitudes)):
    plt.plot(time, waveforms[i], label=f'Amplitude: {amplitudes[i]}')

for i in range(len(centers)):
    plt.plot(time, centers[i], 'k--', linewidth=2, label=f'Cluster {i+1} center')

plt.title('Clustered Waveforms')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，我们首先生成了示例的波形图数据，其中包含了5条具有不同幅值的波形。然后，我们将波形图数据展平为一个二维数组，并使用K-means算法对其进行聚类。通过调整`n_clusters`参数的值，你可以设置聚类的数量。

最后，我们将原始波形图和聚类中心的波形图一起绘制在同一个图中，以展示聚类结果。

请注意，这只是一个简单的示例，用于演示如何使用K-means算法对波形图进行聚类。对于实际的波形图聚类任务，你可能需要进行更多的数据预处理、参数调优和结果分析。