x=[1 3 6 9 13] y=[2 5 3 7 4] 对上述数据使用4次B样条函数进行插值，编写程序运行出样条插值函数以及图像

要在MATLAB中使用B样条函数进行插值，你需要首先安装`scipy.interpolate`库（如果你没有安装），然后导入所需的数据`x`和`y`，并使用`bspline`或`pchip`函数。这里，我假设你已经安装了`scipy`库。下面是代码示例：

% 安装并导入Scipy (如果尚未安装)
if ~exist('scipy', 'file')
    error('Please install the SciPy library first. You can do this using: \n\nconda install -c anaconda scipy\nOR\npip install scipy');
end

import numpy as np
from scipy.interpolate import CubicSpline, interp1d

% 给定的数据点
x = [1 3 6 9 13];
y = [2 5 3 7 4];

% 使用CubicSpline进行插值
spline = CubicSpline(x, y);

% 创建新的等间距点用于插值结果
new_x = linspace(min(x), max(x), 100); % 假设你想有100个插值点

% 进行插值
interpolated_y = spline(new_x);

% 绘制原始数据和插值后的曲线
figure;
plot(x, y, 'o', 'MarkerSize', 8, 'DisplayName', 'Data Points');
hold on;
plot(new_x, interpolated_y, '-b', 'DisplayName', 'Interpolated Curve');
xlabel('x-axis');
ylabel('y-axis');
legend('show');
title('B-spline Interpolation');

% 或者使用interp1d函数，效果相似
% f = interp1d(x, y, 'spline'); % 使用'spline'表示Cubic Spline
% interpolated_y = f(new_x);

这段代码会创建一个B样条插值，并绘制原始数据点和插值后的曲线。记得替换`new_x`中的100为根据需要调整的插值点数量。