Python用插值法绘制平滑曲线

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本文介绍了一种使用Python和scipy库进行数据平滑的方法，通过插值法生成更平滑的曲线，适用于处理杂乱无章的数据集。然而，该方法的效果依赖于原始数据的规律性，过度平滑可能导致信息失真。

Python3.10

Conda

Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

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。