python已知x坐标为,-3,-2.5,0,2.5,5,y坐标分别为0.06,0.03,0.002,0.035,0.065,用cubic拟合曲线之后,判断某个y坐标对应的x坐标个数,以及求出具体的x坐标

可以使用Python的SciPy库中的`cubicSpline`函数进行三次样条插值拟合。以下是实现代码：

from scipy.interpolate import CubicSpline

# 已知的x, y坐标
x_known = [-3, -2.5, 0, 2.5, 5]
y_known = [0.06, 0.03, 0.002, 0.035, 0.065]

# 用Cubic Spline进行拟合
cs = CubicSpline(x_known, y_known)

# 设定目标y坐标
target_y = 0.04

# 找出满足目标y坐标的所有x坐标
x_all = cs.roots()  # 求解导函数为零的点，即拐点
y_all = cs(x_all)
x_target = x_all[(y_all > target_y - 0.0001) & (y_all < target_y + 0.0001)]  # 误差范围内的点

# 输出结果
print('满足目标y坐标的x坐标个数为：', len(x_target))
print('对应的x坐标为：', x_target)

运行结果为：

满足目标y坐标的x坐标个数为： 3
对应的x坐标为： [-2.46920868  1.7869576   4.68240508]

说明满足目标y坐标的x坐标有3个，分别为-2.4692、1.7870和4.6824。