将一些点连成光滑曲线并且不显示点

要将一些点连成光滑曲线并且不显示点，你可以使用Matplotlib库中的plot函数，并设置参数来实现。具体步骤如下：

1. 导入Matplotlib库

import matplotlib.pyplot as plt

2. 定义数据点

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 3, 5, 6]

3. 绘制光滑曲线并不显示点

plt.plot(x, y, '-o', linewidth=2, markersize=0)

其中，'-'表示绘制光滑曲线，'o'表示以圆圈的形式表示数据点，linewidth设置曲线宽度，markersize设置数据点大小。将markersize设置为0即可不显示数据点。

4. 显示图形

plt.show()

完整代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 3, 5, 6]

plt.plot(x, y, '-o', linewidth=2, markersize=0)
plt.show()

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要将离散点连成光滑曲线，可以使用matlab中的插值函数。matlab中提供了多种插值函数，包括线性插值函数、样条插值函数、三次插值函数等等。这里以样条插值函数为例进行说明。

首先，将离散点存储在两个向量x和y中，其中x存储了所有点的横坐标，y存储了所有点的纵坐标。

然后，使用matlab中的spline函数进行样条插值。spline函数的用法如下：

xx = linspace(min(x), max(x), 1000);
yy = spline(x, y, xx);
plot(x, y, 'o', xx, yy);

其中，xx是插值后得到的光滑曲线的横坐标，linspace函数用于生成一组等间隔的横坐标值；yy则是插值后得到的光滑曲线的纵坐标，spline函数用于对x和y进行样条插值。最后使用plot函数将离散点和插值函数绘制在同一张图中。

需要注意的是，样条插值函数只能处理单峰函数，如果有多峰函数则需要使用分段插值函数进行处理。

matlab将离散点连成曲线

MATLAB 中可以使用 `plot` 函数或者更高级的绘图工具如 `scatter` 和 `line` 来将离散的数据点连接成曲线。如果你有一组有序的 x 和 y 坐标值（通常存储在一个矩阵或向量中），你可以这样做：

1. **基本连续线**：

   x_data = [x_values];
   y_data = [y_values]; % 替换为你的实际数据
   plot(x_data, y_data);

这会自动连接这些点并创建一条直线。

2. **拟合曲线**：
如果你想对数据进行拟合生成光滑的曲线，可以使用 `polyfit` 函数获取多项式系数，然后用 `polyval` 构建函数：

   p = polyfit(x_data, y_data, degree); % degree 是你想要的多项式的阶数
   f = @(x) polyval(p, x);
   x_fit = linspace(min(x_data), max(x_data)); % 创建新的x轴范围
   y_fit = f(x_fit);
   plot(x_fit, y_fit);

3. **特定类型的曲线（例如贝塞尔曲线）**：
对于自定义形状，可以使用 `beziercurveto` 函数，但它需要更复杂的数学知识来设置控制点。

记得在使用之前，先确保你的 x 和 y 数据是按顺序排列的，并且在坐标空间中有意义。