样条插值拟合离散点成一条曲线

要使用样条插值拟合离散点成一条曲线，我们可以使用scipy库中的interpolate模块中的CubicSpline类。该类可以创建一个三次样条插值函数，它确保了插值曲线在相邻数据点处具有连续的斜率。以下是如何使用CubicSpline类来拟合数据点的示例代码：

python">import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import CubicSpline

# 生成离散数据点
np.random.seed(0)
num_points = 50
x = np.sort(np.random.rand(num_points))
y = np.sin(x) + np.random.randn(num_points) * 0.1

# 创建三次样条插值函数
spline = CubicSpline(x, y)

# 生成更多点以便平滑绘制曲线
x_smooth = np.linspace(min(x), max(x), 1000)
y_smooth = spline(x_smooth)

# 可视化原始数据点和拟合曲线
plt.scatter(x, y, label='Data Points', color='blue')
plt.plot(x_smooth, y_smooth, label='Cubic Spline', color='red')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Cubic Spline Fitting')
plt.legend()
plt.show()