Python，读取CSV文件，按照每一行数据为一组的方式读取，然后将所有组用K-means函数聚成30类，然后针对于这30类中的每一类中的每一个X值对应的所有Y值计算其平均值，然后这30类中的每一类中随机抽取15条数据将其按照折线图的方式可视化，将每一类所计算的平均值对应的点连接起来按照折线图的方式可视化，然后要求每一类的15条数据的可视化结果和其对应的类的平均点连接的折线的可视化结果要在一个图形上（每一类都有需要按照要求将结果可视化）

首先，我们需要安装必要的库，例如 pandas、matplotlib、seaborn、sklearn。

!pip install pandas matplotlib seaborn sklearn

接下来，读取 CSV 文件并按行分组。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('filename.csv')
grouped_data = [list(row) for _, row in data.iterrows()]

然后，我们使用 K-means 函数将所有组聚成 30 类。

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=30)
kmeans.fit(grouped_data)
labels = kmeans.labels_

接下来，我们将每一类中的每一个 X 值对应的所有 Y 值计算其平均值，并将这些平均值保存到一个字典中。

import numpy as np

mean_values = {}
for i in range(30):
    indices = np.where(labels == i)[0]
    x_values = [grouped_data[j][0] for j in indices]
    y_values = [grouped_data[j][1] for j in indices]
    mean_y = np.mean(y_values)
    mean_values[i] = (x_values, mean_y)

现在，我们可以随机选择每个类中的 15 条数据并将其可视化。我们使用 Seaborn 库中的 `lineplot` 函数绘制折线图。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set_style("darkgrid")

for i in range(30):
    indices = np.where(labels == i)[0]
    sampled_indices = np.random.choice(indices, size=15, replace=False)
    sampled_data = [grouped_data[j] for j in sampled_indices]
    x_values = [data[0] for data in sampled_data]
    y_values = [data[1] for data in sampled_data]
    plt.plot(x_values, y_values)

plt.show()

最后，我们将每个类的平均点连接起来并可视化。我们使用 Matplotlib 库中的 `plot` 函数绘制折线图。

for i in range(30):
    x_values, mean_y = mean_values[i]
    plt.plot(x_values, [mean_y] * len(x_values))

plt.show()

最后，我们将两个图形合并到一个图形上。

fig, ax = plt.subplots()

for i in range(30):
    indices = np.where(labels == i)[0]
    sampled_indices = np.random.choice(indices, size=15, replace=False)
    sampled_data = [grouped_data[j] for j in sampled_indices]
    x_values = [data[0] for data in sampled_data]
    y_values = [data[1] for data in sampled_data]
    ax.plot(x_values, y_values)

for i in range(30):
    x_values, mean_y = mean_values[i]
    ax.plot(x_values, [mean_y] * len(x_values))

plt.show()