numpy 库中的 interp 函数来平滑数据

`numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None)` 函数可以在给定的数据点上进行一维线性插值。在平滑数据时，可以将 `x` 参数设置为原始数据中的时间序列，将 `fp` 参数设置为原始数据中的值序列，然后使用 `xp` 参数设置插值的数据点。这将返回一个与 `xp` 参数形状相同的数组，其中包含插值数据点的值。

例如，如果你有一个名为 `data` 的一维数组，然后你可以使用以下代码来平滑数据：

import numpy as np

# 创建时间序列
time = np.arange(len(data))

# 创建插值数据点
interp_time = np.linspace(time.min(), time.max(), 1000)

# 进行线性插值
interp_data = np.interp(interp_time, time, data)

# 输出插值数据
print(interp_data)

在这个例子中，`np.linspace` 函数用于创建与原始数据点数相同的插值数据点。然后，`np.interp` 函数用于在这些插值数据点上进行线性插值，最终返回平滑的数据数组 `interp_data`。