能将这个散点图转化为平滑的曲线图吗？

当然可以，如果你想把散点图转化成平滑的曲线图，通常可以用到拟合技术，比如线性回归、多项式回归或者Spline插值（如在Matplotlib中常用`numpy.polyfit()`和平滑曲线的`plt.plot()`）。假设我们想要通过某种线性模型（例如最小二乘法）对数据进行拟合，你可以这样做：

from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np

# 指定线性拟合函数
def linear_func(x, a, b):
    return a * x + b

# 使用curve_fit计算拟合参数
popt, _ = curve_fit(linear_func, ux_array, uy_array)

# 计算拟合曲线对应的x值
x_smooth = np.linspace(min(ux_array), max(ux_array), num=200)  # 更细的网格用于平滑曲线

# 计算拟合曲线
ys_smooth = linear_func(x_smooth, popt[0], popt[1])

# 绘制原散点图和拟合曲线
plt.scatter(ux_array, uy_array, label='Data Points')
plt.plot(x_smooth, ys_smooth, 'r-', label='Fitted Curve', linewidth=2)
plt.xlabel('Ux (mV)')
plt.ylabel('Uy (mV)')
plt.legend()
plt.title('Linear Fit of Ux vs Uy')
plt.grid(True)
plt.show()

这里假设数据之间存在线性关系，如果数据呈现更复杂的趋势，可能需要选择其他合适的模型。