``` splrep ```

`splrep`是SciPy库中的一个函数，用于进行样条插值。样条插值是一种通过拟合一系列数据点来估计未知函数的方法。它使用分段多项式来逼近数据，并且在每个数据点处具有连续的一阶和二阶导数。

下面是代码的逐行解释：

import numpy as np
from scipy.interpolate import splrep

- 导入`numpy`库，用于处理数组和数值计算。
- 导入`scipy.interpolate`模块中的`splrep`函数，用于进行样条插值。

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 1, 6, 8])

- 创建两个`numpy`数组`x`和`y`，分别表示输入的数据点的x坐标和y坐标。

tck = splrep(x, y)

- 使用`splrep`函数进行样条插值，返回一个三元组`tck`，其中包含了拟合曲线的参数。

x_new = np.linspace(1, 5, 100)
y_new = splev(x_new, tck)

- 使用`np.linspace`函数生成一个包含100个等间距点的数组`x_new`，用于在拟合曲线上进行插值。
- 使用`splev`函数根据拟合曲线的参数`tck`计算对应于`x_new`的插值点的y坐标。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, 'o', label='Original data')
plt.plot(x_new, y_new, label='Interpolated data')
plt.legend()
plt.show()

- 导入`matplotlib.pyplot`库，用于绘制图形。
- 使用`plt.plot`函数绘制原始数据点和插值数据点的曲线。
- 使用`plt.legend`函数添加图例。
- 使用`plt.show`函数显示图形。