Ux(mV) 325 460 595 790 950 1280 1710 2200 Uy(mV) 12.5 95 135 175 200 237 275 307 用以上数据作出平滑的曲线图图，用VScode作为作图工具，给出作图的代码

要在VS Code中使用Python和matplotlib库创建这样的散点图并添加平滑曲线，你可以按照以下步骤编写代码：

首先确保已经安装了必要的库，如果没有，可以运行`pip install matplotlib numpy pandas`命令。

然后，在VS Code中打开一个新的Python文件，输入以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据列表
data = {
    'Ux(mV)': [325, 460, 595, 790, 950, 1280, 1710, 2200],
    'Uy(mV)': [12.5, 95, 135, 175, 200, 237, 275, 307]
}

# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 创建两个数组以便于绘制
ux = df['Ux(mV)']
uy = df['Uy(mV)']

# 线性光滑曲线，这里简化为线性拟合
slope, intercept = np.polyfit(ux, uy, 1)  # 一阶线性拟合
xs_smooth = np.linspace(min(ux), max(ux), 100)  # 更细化的x值范围

# 创建图表
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(ux, uy, label='原始数据')
plt.plot(xs_smooth, slope * xs_smooth + intercept, '-r', label='线性拟合', linewidth=2)
plt.xlabel('Ux (mV)')
plt.ylabel('Uy (mV)')
plt.title('Ux vs Uy 平滑曲线图')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

在这个例子中，我们使用了`numpy.polyfit()`来进行简单的线性拟合。如果你的数据更复杂，可能需要考虑更高阶的多项式或其他的拟合方法。

注意：为了运行上述代码，你需要先安装`pandas`库，因为`DataFrame`是其重要组成部分。你可以通过`pip install pandas`来安装。