已知飞机下轮廓线上数据，求x每改变0.1时的y 值。并画图用python怎么做

如果你有飞机下轮廓线的数据（通常是二维坐标点的序列，如`[(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)]`），并且需要计算当`x`值每增加0.1时对应的`y`值，你可以按照以下步骤在Python中实现：

首先，你需要导入所需的库，如`numpy`、`matplotlib`等：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，假设`data`变量存储了轮廓线的点：

contour_data = [(x1, y1), ... , (xn, yn)]

计算每0.1步的`y`值可以通过循环和线性插值来完成：

x_values = np.arange(start=contour_data[0][0], stop=contour_data[-1][0], step=0.1)
y_values = np.interp(x=x_values, xp=[point[0] for point in contour_data], fp=[point[1] for point in contour_data])

这里`np.interp()`函数用于插值，`xp`是已知的`x`值，`fp`是对应点的`y`值。

最后，绘制图形：

plt.plot(contour_data[:, 0], contour_data[:, 1], 'b', label='Original data') # 绘制原始轮廓线
plt.plot(x_values, y_values, 'r', label='Interpolated data every 0.1') # 绘制新计算的线
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend()
plt.show()  # 显示图形

这段代码会生成一个图像，展示了原始轮廓线以及按0.1步长插值后的线条。