matplotlib引入插值函数，过点画样条曲线

在Matplotlib中，可以使用插值函数来过点画样条曲线。Matplotlib提供了多个插值函数，包括线性插值、三次样条插值、多项式插值等等。

以下是一个使用三次样条插值的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import make_interp_spline

# 生成随机数据
x = np.linspace(0, 10, 10)
y = np.sin(x)

# 生成插值函数
spline = make_interp_spline(x, y)

# 生成新的数据
x_new = np.linspace(0, 10, 100)
y_new = spline(x_new)

# 绘制图像
plt.plot(x, y, 'o', label='原始数据')
plt.plot(x_new, y_new, label='插值曲线')
plt.legend()
plt.show()

这段代码会生成一条随机的正弦曲线，并使用三次样条插值生成一条新的曲线，最终将原始数据和插值曲线一起绘制在同一张图上。

除了三次样条插值，Matplotlib还支持其他类型的插值函数，具体可以参考官方文档。

相关问题

matplotlib绘制正弦函数曲线余弦函数曲线正弦函数曲线正切函数曲线

好的，我可以帮你绘制这些函数的曲线，您需要用到Python中的matplotlib库。下面是绘制这些函数曲线的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制正弦函数曲线
x = np.arange(-np.pi, np.pi, 0.01)
y_sin = np.sin(x)
plt.plot(x, y_sin, label='sin(x)')

# 绘制余弦函数曲线
y_cos = np.cos(x)
plt.plot(x, y_cos, label='cos(x)')

# 绘制正切函数曲线
y_tan = np.tan(x)
plt.plot(x, y_tan, label='tan(x)')

plt.legend(loc='upper left')
plt.ylim(-5,5) #设置y轴范围
plt.show()

您可以将这段代码复制到您的开发环境中进行运行，即可绘制出正弦函数曲线、余弦函数曲线、正切函数曲线的图形。

用matplot画过点的样条曲线

可以使用 Python 中的 scipy 库中的 interpolate 模块来实现。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
from scipy.interpolate import make_interp_spline
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些随机数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
y = np.array([3, 5, 2, 7, 1, 4])

# 使用样条插值生成平滑曲线
x_smooth = np.linspace(x.min(), x.max(), 200)
y_smooth = make_interp_spline(x, y)(x_smooth)

# 绘制原始数据和平滑曲线
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x_smooth, y_smooth)
plt.show()

这段代码将生成一个包含原始数据和平滑曲线的散点图。你可以尝试修改 `x` 和 `y` 数组中的数据，并调整 `make_interp_spline()` 中的参数，来得到不同的曲线效果。