# -*- coding: utf-8 -*-# 調用模塊# 調用數組模塊import numpy as np# 實現插值的模塊from scipy import interpolate# 畫圖的模塊import matplotlib.pyplot as plt# 生成隨機數的模塊import random# random.randint(0, 10) 生成0-10范圍內的一個整型數# y是一個數組里面有10個隨機數，表示y軸的值y = np.array([random.randint(0, 10) for _ in range(10)])# x是一個數組，表示x軸的值x = np.array([num for num in range(10)])# 插值法之后的x軸值，表示從0到9間距為0.5的18個數xnew = np.arange(0, 9, 0.5)"""kind方法：nearest、zero、slinear、quadratic、cubic實現函數func"""func = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')# 利用xnew和func函數生成ynew，xnew的數量等于ynew數量ynew = func(xnew)# 畫圖部分# 原圖plt.plot(x, y, 'ro-')# 擬合之后的平滑曲線圖plt.plot(xnew, ynew)plt.show()