我的xyz之间没有固定的函数关系

如果您的三维数据没有固定的函数关系，即不能通过简单的公式或函数来描述，那么您可以尝试使用一些插值方法来拟合数据，从而得到更加平滑的三维折线图。以下是一些常用的插值方法：

1. 线性插值：通过两个已知点之间的直线来估计未知点的值。该方法简单易实现，但可能会产生锯齿状的效果。

2. 三次样条插值：该方法使用三次多项式来拟合数据，可以得到更加平滑的曲线。但是，该方法需要求解大量的线性方程组，计算量较大。

3. 径向基函数插值：该方法使用一组基函数来拟合数据，基函数通常是高斯函数或反距离权重函数。该方法的计算量较小，但需要确定合适的基函数数量和参数。

您可以根据具体情况选择适合的插值方法，并使用Python中的相应模块实现。常用的Python插值模块包括：

1. `scipy.interpolate`：该模块提供了各种插值方法的实现，包括线性插值、三次样条插值、径向基函数插值等。

2. `numpy.interp`：该模块提供了一维线性插值的实现，可以在不需要复杂计算的情况下实现简单的插值。

3. `scikit-learn`：该模块提供了一些机器学习算法，包括回归、聚类等，可以用来拟合数据。

以下是一个简单的例子，使用三次样条插值来拟合三维数据，并绘制出平滑的曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from scipy.interpolate import interp2d

# 生成随机数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
z = np.random.rand(50)

# 生成网格数据
xi = np.linspace(x.min(), x.max(), 100)
yi = np.linspace(y.min(), y.max(), 100)
X, Y = np.meshgrid(xi, yi)

# 三次样条插值
interp = interp2d(x, y, z, kind='cubic')
Z = interp(xi, yi)

# 绘制三维曲线图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='coolwarm')
plt.show()

注意，上述代码中使用了`interp2d`函数来进行二维插值，可以通过修改参数`kind`来选择不同的插值方法。同时，为了便于绘制曲线，还需要将数据转换成网格数据。