echarts拟合曲线

### ECharts 中实现拟合曲线

在处理数据可视化时，有时需要对现有数据点进行平滑处理或趋势预测，这时可以采用拟合曲线。ECharts 提供了多种方式来创建拟合曲线。

#### 使用 `smooth` 属性使线条更加流畅

对于折线图而言，最简单的方式就是利用内置的 `smooth` 参数让原本尖锐的角度变得圆润过渡[^5]：

option = {
    xAxis: {},
    yAxis: {},
    series: [{
        data: [120, 132, 101, 134, 90, 230, 210],
        type: 'line',
        smooth: true // 启用平滑模式
    }]
};

#### 利用回归分析算法自动生成最佳匹配路径

如果想要得到更为精确的趋势走向，则可借助第三方库如 TensorFlow.js 或者 D3.js 来完成复杂的统计运算并返回结果给 ECharts 进行渲染[^3]。不过这种方式相对复杂一些，涉及到额外的技术栈集成工作。

另一种方法是在 Python 环境下使用 PyEcharts 结合 Scikit-Learn 库来进行机器学习建模训练，之后再把模型输出的结果传递到前端页面上由 ECharts 显示出来[^2]。

#### 数据预处理与插值法构建近似函数

当原始采样点数量有限而希望获得连续变化的效果时，可以在准备阶段增加中间节点的数量从而使得最终呈现出来的图形看起来像是经过良好拟合的一条光滑曲线[^1]。这一步骤可以通过编程手段自动执行，在 JavaScript 中有诸如 d3-interpolate 插件可以帮助简化此过程。