本题要求利用shibor.csv数据中的shibor列中的2000个数据（比如20101130~20181130）作为研究对象，将shibor序列分为5个长度一段（共400段），利用可见图算法将生成每段的图，并统计400段中重复出现次数最多的一个图。python

好的，根据你的要求，我可以给出一些思路和代码。首先，我们需要导入必要的库和数据：

import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('shibor.csv')
shibor = data['shibor'][:2000]

接着，我们可以将shibor序列切片为长度为5的小段：

segments = [shibor[i:i+5] for i in range(0, len(shibor), 5)]

然后，我们可以定义一个函数来生成每个小段的可见图，并返回图的哈希值：

def get_graph_hash(segment):
    # 构建有向图
    G = nx.DiGraph()
    for i in range(len(segment)-1):
        for j in range(i+1, len(segment)):
            if segment[i] < segment[j]:
                G.add_edge(i, j)
            else:
                G.add_edge(j, i)
    
    # 计算图的哈希值
    return nx.graph_hash(G)

最后，我们可以遍历所有小段，生成图并统计出现次数最多的一个图：

# 统计哈希值出现次数
hash_count = {}
for segment in segments:
    graph_hash = get_graph_hash(segment)
    if graph_hash in hash_count:
        hash_count[graph_hash] += 1
    else:
        hash_count[graph_hash] = 1

# 找到出现次数最多的哈希值
most_common_hash = max(hash_count, key=hash_count.get)

# 根据哈希值生成图
G = nx.DiGraph()
for i in range(len(segments[0])-1):
    for j in range(i+1, len(segments[0])):
        if segments[0][i] < segments[0][j]:
            G.add_edge(i, j)
        else:
            G.add_edge(j, i)
            
# 绘制图
pos = nx.circular_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=500)
nx.draw_networkx_edges(G, pos)
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=20, font_family='sans-serif')
plt.axis('off')
plt.show()

这样，我们就可以得到重复出现次数最多的可见图了。需要注意的是，由于哈希值是根据图的结构计算的，因此即使两个图的节点标签不同，只要它们的结构相同，它们的哈希值也会相同。