python 画数据的平滑曲线

可以使用 matplotlib 库中的 smooth_curve 函数来画数据的平滑曲线。具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def smooth_curve(x, y, window_size):
    """
    Smooth the curve using a sliding window of size window_size.
    """
    window = np.ones(int(window_size)) / float(window_size)
    y_smooth = np.convolve(y, window, 'same')
    return x, y_smooth

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 画图
plt.plot(x, y, label='Original')
plt.plot(*smooth_curve(x, y, 10), label='Smoothed')
plt.legend()
plt.show()

这段代码会生成一张包含原始数据和平滑曲线的图像。

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python怎么画平滑曲线_python使用插值法画出平滑曲线

要在 Python 中画出平滑曲线，可以使用插值法来实现。插值法是通过已知数据点之间的插值计算来获得新数据点的过程。在 Python 中，可以使用 scipy 库中的 interpolate 模块进行插值计算。以下是一个简单的示例代码，演示如何在 Python 中使用插值法来画出平滑曲线：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据点
x = np.linspace(0, 10, num=20)
y = np.sin(x)

# 定义插值函数
f = interp1d(x, y, kind='cubic')

# 生成新数据点
x_new = np.linspace(0, 10, num=100)
y_new = f(x_new)

# 绘制原始数据点和平滑曲线
plt.plot(x, y, 'o', x_new, y_new, '-')
plt.show()

在这个示例代码中，首先生成了一组随机数据点，然后使用 `interp1d()` 函数定义了一个插值函数，这里使用的是三次样条插值。接着，使用 `linspace()` 函数生成了一组新的数据点，并使用插值函数计算出了这些新数据点的值。最后，使用 `plot()` 函数将原始数据点和平滑曲线绘制出来，可以看到曲线已经被平滑处理过了。

给定两个数组，用python画平滑的曲线

您可以使用 Python 的 Matplotlib 库来画平滑曲线，具体步骤如下：

1. 导入必要的库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import make_interp_spline

2. 创建数据

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

3. 生成平滑曲线

x_new = np.linspace(x.min(), x.max(), 300)
spl = make_interp_spline(x, y, k=3)  # k 表示样条函数的阶数
y_smooth = spl(x_new)

4. 绘制图形

plt.plot(x_new, y_smooth)
plt.show()

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import make_interp_spline

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

x_new = np.linspace(x.min(), x.max(), 300)
spl = make_interp_spline(x, y, k=3)
y_smooth = spl(x_new)

plt.plot(x_new, y_smooth)
plt.show()

运行以上代码，您将得到一条平滑的正弦曲线。您可以根据需要修改 x 和 y 数组来绘制其他的曲线。