利用interpolate模块做插值，设置平滑参数0.5

以下是利用interpolate模块进行插值的示例代码：

import numpy as np
from scipy import interpolate

# 原始数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 1, 4, 2])

# 使用平滑参数为0.5的一维样条插值进行插值
f = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic', fill_value='extrapolate')
xnew = np.linspace(1, 5, 20)
ynew = f(xnew)

# 绘制原始数据和插值结果的图像
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, 'o', xnew, ynew, '-')
plt.legend(['data', 'cubic'], loc='best')
plt.show()

在上面的代码中，我们首先定义了原始数据的x和y值。然后，我们使用interpolate模块的interp1d函数创建了一个平滑参数为0.5的一维样条插值函数f。最后，我们使用np.linspace函数生成了20个新的x值，并使用插值函数f计算出了对应的y值，存储在ynew数组中。最后，我们使用matplotlib库绘制了原始数据和插值结果的图像。