matplotlib圆滑曲线

以下是使用matplotlib.pyplot画圆滑曲线的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal

# 原始数据
list0 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 平滑处理后的数据
tmp = scipy.signal.savgol_filter(list0, 5, 3)

# 画图
plt.plot(tmp, label='拟合曲线', color='r')
plt.plot(list0, label='原始数据')
plt.legend()
plt.show()

其中，`scipy.signal.savgol_filter`函数用于对原始数据进行平滑处理，第一个参数为原始数据，第二个参数为窗口大小，第三个参数为多项式拟合的阶数。在画图时，使用`plt.plot`函数分别画出平滑处理后的数据和原始数据，并使用`plt.legend()`函数添加图例。

相关问题

matplotlib多元曲线

matplotlib是一个常用的Python绘图库，可以用于创建各种类型的图表，包括多元曲线。在matplotlib中，可以使用plot函数来绘制多元曲线。

要绘制多元曲线，首先需要准备好曲线的数据。通常情况下，我们会将x轴上的数值作为一个数组，将对应的y轴上的数值作为另一个数组。然后，使用plot函数将这两个数组传递给它，即可绘制出多元曲线。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用matplotlib绘制多元曲线：

import matplotlib.pyplot as plt

# 准备曲线的数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 8, 27, 64, 125]

# 绘制多元曲线
plt.plot(x, y1, label='y1')
plt.plot(x, y2, label='y2')

# 添加图例
plt.legend()

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Multiple Curves')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们准备了两条曲线的数据，分别是y1和y2。然后，使用plot函数分别将x和y1、x和y2传递给它，绘制出了两条曲线。接着，使用legend函数添加了图例，使用title函数添加了标题，使用xlabel和ylabel函数添加了坐标轴标签。最后，使用show函数显示了图形。

希望这个例子可以帮助你理解如何使用matplotlib绘制多元曲线。

matplotlib画曲线图

Matplotlib是一个Python的绘图库，可以用来创建各种类型的图表，包括曲线图。下面是使用Matplotlib绘制曲线图的基本步骤：

1. 导入Matplotlib库和相关模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 准备数据：

x = np.linspace(0, 10, 100)  # 生成0到10之间的100个等间距的数据点
y = np.sin(x)  # 计算对应的正弦值

3. 创建图表并绘制曲线：

plt.plot(x, y)  # 绘制曲线
plt.xlabel('x')  # 设置x轴标签
plt.ylabel('y')  # 设置y轴标签
plt.title('Sin Curve')  # 设置标题
plt.show()  # 显示图表

这样就可以绘制出一条正弦曲线图。你可以根据自己的需求调整数据和图表的样式，例如添加网格、修改线条颜色、设置坐标轴范围等。