Python代码，先读取一个CSV文件，按照每一行数据为一组的方式读取（数据需要归一化），然后将所有组用K-means函数聚成30类，针对于每一类的曲线图，求其平均曲线，其中X轴和Y轴存在小数。另外，再读取另一个CSV文件，每一列（第一列为时间列，第一行为用户行）按照每96个数据为一组的方式读取（数据需要归一化），如果96个全为0则不读并跳过这一组数据，接着读下一组，若96个数据不全为0则要读取，然后利用欧氏距离算每一列的每一组数据与30类中的每一类的平均曲线之间的距离，与哪一类的平均曲线的距离最小，则这组数据就归为这一类，要求记录每一列的所有组的数据归于30类中的每一类的百分比，并将每一列的所有组数据归于30类的30个百分比记录在一个列表中，若存在百分比为0，需要将其改为0.0001之后存储这一列存放百分比的列表。要求输出每一列存放百分比的列表（一列对应一个列表）。

好的，和之前的问题类似，这里我们可以使用pandas、numpy、sklearn和matplotlib库来解决。首先，读取第一个CSV文件并进行数据归一化：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取CSV文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv', header=None)

# 归一化每一行的数据
scaler = MinMaxScaler()
df1_norm = scaler.fit_transform(df1.T).T

然后，使用K-means算法将数据聚成30类：

from sklearn.cluster import KMeans

# 使用K-means算法聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=30, random_state=42)
kmeans.fit(df1_norm)

接下来，计算每一类的平均曲线：

import numpy as np

# 计算每一类的平均曲线
centroids = kmeans.cluster_centers_
avg_curves = []
for i in range(30):
    avg_curve = np.mean(df1_norm[kmeans.labels_ == i], axis=0)
    avg_curves.append(avg_curve)

然后，读取第二个CSV文件并进行数据归一化，并按照每96个数据为一组的方式进行分组：

# 读取CSV文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 归一化除第一列外的每一列的数据
scaler2 = MinMaxScaler()
df2_norm = scaler2.fit_transform(df2.iloc[:, 1:])

# 将每一列的数据按照每96个为一组进行分组
groups = [df2_norm[i:i+96] for i in range(0, df2_norm.shape[0], 96) if not all(df2_norm[i:i+