用python 把excel数据和画成光滑的动态曲线

你可以使用Python中的pandas和matplotlib库来实现这个功能。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将数据按照x轴排序
df = df.sort_values(by='x')

# 使用插值函数将数据变得更加平滑
df = df.interpolate(method='spline', order=3)

# 绘制动态曲线
plt.plot(df['x'], df['y'])
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用pandas库读取Excel数据，并按照x轴排序。接着，我们使用插值函数将数据变得更加平滑。最后，我们使用matplotlib库绘制动态曲线并显示在屏幕上。你可以根据自己的数据进行修改，并使用更多的matplotlib函数来美化和定制你的动态曲线。

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用python 把excel散点数据化成光滑的曲线

你可以使用Python中的matplotlib库来实现将Excel中的散点数据可视化为平滑曲线。下面给出一个简单的例子：

1. 首先，你需要安装matplotlib库。你可以在终端中输入以下命令来安装：

pip install matplotlib

2. 然后，你需要将Excel中的数据导入到Python中。你可以使用pandas库来实现。假设你的Excel文件名为"data.xlsx"，文件中包含两列数据x和y，你可以使用以下代码将数据导入到Python中：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')
x = data['x']
y = data['y']

3. 接下来，你可以使用matplotlib库中的plot函数将散点图可视化为平滑曲线。具体来说，你可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成平滑曲线的x坐标
x_smooth = np.linspace(x.min(), x.max(), 300)

# 使用numpy库中的interp函数生成平滑曲线的y坐标
y_smooth = np.interp(x_smooth, x, y)

# 绘制平滑曲线
plt.plot(x_smooth, y_smooth)

# 绘制原始数据的散点图
plt.scatter(x, y)

# 显示图形
plt.show()

通过以上代码，你可以将Excel中的散点数据可视化为平滑曲线。

用python 把excel数据化成光滑的曲线

可以使用Python中的pandas和matplotlib库来实现将Excel数据可视化为光滑的曲线。

首先，需要使用pandas库读取Excel文件中的数据：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('your_file.xlsx')

接着，可以使用matplotlib库来绘制曲线图，并使用pandas库中的rolling函数对数据进行平滑处理。rolling函数可以计算数据的滑动窗口平均值，从而实现数据的平滑处理。

import matplotlib.pyplot as plt

# 将数据按照时间排序
data = data.sort_values(by='time')

# 对数据进行平滑处理
data['value'] = data['value'].rolling(window=5).mean()

# 绘制曲线图
plt.plot(data['time'], data['value'])
plt.show()

在这个例子中，我们使用了窗口大小为5的滑动窗口平均值来实现数据的平滑处理。你可以根据需要选择不同的窗口大小。最后，使用plt.show()函数显示绘制的曲线图。