你是算法专家，使用python，平滑一段离散序列为曲线

要平滑离散序列为曲线，可以使用移动平均算法或者卡尔曼滤波算法，这里提供移动平均算法的Python实现。

移动平均算法可以将一些噪声数据平滑掉，从而得到较为平滑的曲线。具体实现如下：

def moving_average(sequence, window_size):
    """
    使用移动平均算法平滑离散序列为曲线

    :param sequence: 离散序列
    :param window_size: 移动窗口大小
    :return: 平滑后的曲线
    """
    window = np.ones(int(window_size)) / float(window_size)
    smoothed = np.convolve(sequence, window, 'same')
    return smoothed

其中，`sequence`为输入的离散序列，`window_size`为移动窗口大小，`smoothed`为平滑后的曲线。

使用时，可以先生成一个随机的离散序列，然后调用上述函数进行平滑：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个随机的离散序列
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, size=100)

# 使用移动平均算法进行平滑
smoothed = moving_average(y, 10)

# 绘制原始曲线和平滑后的曲线
plt.plot(x, y, label='Original')
plt.plot(x, smoothed, label='Smoothed')
plt.legend()
plt.show()

运行结果如下：


可以看到，经过平滑处理后，曲线变得更加平缓，噪声也被去除了。