这篇文章主要介绍python怎么使用插值法画出平滑曲线，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
实现所需的库
numpy、scipy、matplotlib
实现所需的方法
插值
nearest：最邻近插值法
zero：阶梯插值
slinear：线性插值
quadratic、cubic：2、3阶B样条曲线插值
拟合和插值的区别
简单来说，插值就是根据原有数据进行填充，最后生成的曲线一定过原有点。
拟合是通过原有数据，调整曲线系数，使得曲线与已知点集的差别（最小二乘）最小，最后生成的曲线不一定经过原有点。
代码实现
# -*- coding: utf-8 -*- # 调用模块 # 调用数组模块 import numpy as np # 实现插值的模块 from scipy import interpolate # 画图的模块 import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机数的模块 import random # random.randint(0, 10) 生成0-10范围内的一个整型数 # y是一个数组里面有10个随机数，表示y轴的值 y = np.array([random.randint(0, 10) for _ in range(10)]) # x是一个数组，表示x轴的值 x = np.array([num for num in range(10)]) # 插值法之后的x轴值，表示从0到9间距为0.5的18个数 xnew = np.arange(0, 9, 0.5) """ kind方法： nearest、zero、slinear、quadratic、cubic 实现函数func """ func = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic') # 利用xnew和func函数生成ynew，xnew的数量等于ynew数量 ynew = func(xnew) # 画图部分 # 原图 plt.plot(x, y, 'ro-') # 拟合之后的平滑曲线图 plt.plot(xnew, ynew) plt.show()
注意事项/p>
x, y为原来的数据（少量）
xnew为一个数组，条件：x⊆⊆xnew
如：x的最小值为-2.931，大值为10.312；则xnew的左边界要小于-2.931，右边界要大于10.312。当然也最好注意一下间距，最好小于x中的精度
func为函数，里面的参数x、y、kind，x，y就是原数据的x，y，kind为需要指定的方法
ynew需要通过xnew数组和func函数来生成
理论上xnew数组内的值越多，生成的曲线越平滑
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