在用python绘图的时候，经常由于数据的原因导致画出来的图折线分界过于明显，因此需要对原数据绘制的折线进行平滑处理，本文介绍利用插值法进行平滑曲线处理：
实现所需的库
numpy、scipy、matplotlib
插值法实现
nearest：最邻近插值法 zero：阶梯插值 slinear：线性插值 quadratic、cubic：2、3阶B样条曲线插值
拟合和插值的区别
插值：简单来说，插值就是根据原有数据进行填充，最后生成的曲线一定过原有点。
拟合：拟合是通过原有数据，调整曲线系数，使得曲线与已知点集的差别（最小二乘）最小，最后生成的曲线不一定经过原有点。
代码实现
绘制后的曲线，红色是未进行平滑处理的折线，蓝色是进行平滑处理之后的曲线
注意事项
x, y为原来的数据（少量） xnew为一个数组，条件：x??xnew
如：x的最小值为-2.931，最大值为10.312；则xnew的左边界要小于-2.931，右边界要大于10.312。当然也最好注意一下间距，最好小于x中的精度 func为函数，里面的参数x、y、kind，x，y就是原数据的x，y，kind为需要指定的方法 ynew需要通过xnew数组和func函数来生成，理论上xnew数组内的值越多，生成的曲线越平滑
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