小编给大家分享一下python如何使用插值法绘制平滑曲线，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
具体内容如下
原图：
平滑处理后：
代码实现如下：
# 1. 随机构造数据 import numpy as np x = range(10) y = np.random.randint(10,size=10) # 2. 绘制原图 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # jupyter notebook显示绘图 from scipy.interpolate import spline # 借助scipy库 plt.plot(x, y) plt.show() # 3. 绘制平滑曲线 from scipy.interpolate import spline # 插值法，50表示插值个数，个数>=实际数据个数，一般来说差值个数越多，曲线越平滑 x_new = np.linspace(min(x),max(x),50) y_smooth = spline(x, y, x_new) plt.plot(x_new, y_smooth) plt.show()
以上经过平滑后的曲线可能和原图差距很大，这个主要看数据本身的规律性。如果数据本身比较杂乱无章，如下：
则平滑后为：
平滑后曲线和原图还是差得很远的，因此该方法慎用，不是万能的。
python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。
看完了这篇文章，相信你对“python如何使用插值法绘制平滑曲线”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
