帮我用python写一个读取excle中的数据、插值然后求均方根误差和绘制误差图，以函数的方式

好的，以下是一个示例代码，包含了读取excel、插值、计算均方根误差和绘制误差图的函数：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import interp1d

def read_excel(file_path):
    """
    读取excel文件并返回数据
    :param file_path: excel文件路径
    :return: 数据列表
    """
    df = pd.read_excel(file_path)
    x = df['x'].values
    y = df['y'].values
    return x, y

def interpolate(x, y, x_new):
    """
    对数据进行插值
    :param x: 原始数据的x值
    :param y: 原始数据的y值
    :param x_new: 新的x值
    :return: 插值后的y值
    """
    f = interp1d(x, y, kind='cubic')
    y_new = f(x_new)
    return y_new

def calc_rmse(y_true, y_pred):
    """
    计算均方根误差
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    :return: 均方根误差
    """
    mse = np.mean((y_true - y_pred) ** 2)
    rmse = np.sqrt(mse)
    return rmse

def plot_error(x, y_true, y_pred):
    """
    绘制误差图
    :param x: x值
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    """
    plt.plot(x, y_true, label='True')
    plt.plot(x, y_pred, label='Pred')
    plt.fill_between(x, y_true, y_pred, where=y_true >= y_pred, facecolor='green', alpha=0.1)
    plt.fill_between(x, y_true, y_pred, where=y_true <= y_pred, facecolor='red', alpha=0.1)
    plt.legend()
    plt.show()

你可以将这个代码保存成一个.py文件，在需要使用的时候直接调用以上函数即可。其中，read_excel函数用于读取excel文件，interpolate函数用于对数据进行插值，calc_rmse函数用于计算均方根误差，plot_error函数用于绘制误差图。