要绘制“按天聚类的时间序列图”，首先需要按天对时间序列数据进行聚类。这可以通过以下步骤完成：

1. 导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

2. 加载时间序列数据：

data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'])

其中，'data.csv'是包含时间序列数据的CSV文件路径，'date'是日期列的名称。

3. 按天汇总数据：

data_daily = data.groupby(data['date'].dt.date).sum()

这将按天对数据进行汇总，将相同日期的数据求和。

4. 执行K均值聚类：

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data_daily)

这里假设要将数据聚类为3个簇，可以根据实际需求进行调整。

5. 将聚类结果添加到汇总数据中：

data_daily['cluster'] = kmeans.labels_

这将为每个日期添加一个表示簇标签的列。

6. 绘制时间序列图：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
colors = ['red', 'green', 'blue']

for cluster, color in zip(data_daily['cluster'].unique(), colors):
    cluster_data = data_daily[data_daily['cluster'] == cluster]
    ax.plot(cluster_data.index, cluster_data['value'], color=color, label=f'Cluster {cluster}')
    
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Value')
ax.legend()
plt.show()

这将根据聚类结果绘制时间序列图，每个簇使用不同的颜色标识。

完整的示例代码如下所示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'])

# 按天汇总数据
data_daily = data.groupby(data['date'].dt.date).sum()

# 执行K均值聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data_daily)

# 将聚类结果添加到汇总数据中
data_daily['cluster'] = kmeans.labels_

# 绘制时间序列图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
colors = ['red', 'green', 'blue']

for cluster, color in zip(data_daily['cluster'].unique(), colors):
    cluster_data = data_daily[data_daily['cluster'] == cluster]
    ax.plot(cluster_data.index, cluster_data['value'], color=color, label=f'Cluster {cluster}')
    
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Value')
ax.legend()
plt.show()

请注意，上述代码中的一些细节（例如数据加载和绘图参数）可能需要根据实际情况进行调整。