再看那柔弱的柳树吧，在寒冬余威尚盛时节，就早早苏醒过来，望着冰冻的河面，迎着凛冽的寒风，它微微察觉出一丝春意，于是，不顾一切地率先吐翠，淡淡地披起娇黄嫩绿的新装。沿河望去，枝梢间烟纱雾彀，一片生机，这情景仿佛一首动人的歌，一首热烈向往春天的歌，一首报告春的信息的歌，一首表达美好信念的歌。我在想：既然迎春花被人称作报春花，那么，柳树可不可以叫作报春树呢春来了，万千柳枝在春风中袅袅舞动。柳树是热爱春天的，春天也是热爱柳树的。
本文实例为大家分享了python用插值法绘制平滑曲线的具体代码，供大家参考，具体内容如下
原图：
平滑处理后：
代码实现如下：
# 1. 随机构造数据 import numpy as np x = range(10) y = np.random.randint(10,size=10) # 2. 绘制原图 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # jupyter notebook显示绘图 from scipy.interpolate import spline # 借助scipy库 plt.plot(x, y) plt.show() # 3. 绘制平滑曲线 from scipy.interpolate import spline # 插值法，50表示插值个数，个数>=实际数据个数，一般来说差值个数越多，曲线越平滑 x_new = np.linspace(min(x),max(x),50) y_smooth = spline(x, y, x_new) plt.plot(x_new, y_smooth) plt.show()
以上经过平滑后的曲线可能和原图差距很大，这个主要看数据本身的规律性。如果数据本身比较杂乱无章，如下：
则平滑后为：
平滑后曲线和原图还是差得很远的，因此该方法慎用，不是万能的。
以上就是python用插值法绘制平滑曲线。世上没有绝望的处境，只有对处境绝望的人。懂得借力而行，知道运力而动，在跳高之前，先让心跳过，就必然走向成功！更多关于python用插值法绘制平滑曲线请关注haodaima.com其它相关文章！