Background

• Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具，画图非常方便。
• 平滑滤波是光谱分析中常用的预处理方法之一，处理的方法有很多，这里我们使用make_interp_spline插值法对折线图进行平滑处理。
• 官方帮助文档：scipy.interpolate.make_interp_spline

处理前的图

处理后的图

源码示例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.interpolate import make_interp_spline


def smooth_xy(lx, ly):
    """数据平滑处理

    :param lx: x轴数据，数组
    :param ly: y轴数据，数组
    :return: 平滑后的x、y轴数据，数组 [slx, sly]
    """
    x = np.array(lx)
    y = np.array(ly)
    x_smooth = np.linspace(x.min(), x.max(), 300)
    y_smooth = make_interp_spline(x, y)(x_smooth)
    return [x_smooth, y_smooth]


if __name__ == '__main__':
    x_raw = [6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
    y_raw = [1.53, 5.92, 2.04, 7.24, 2.72, 1.10, 4.70]
    xy_s = smooth_xy(x_raw, y_raw)

    # 原始折线图
    plt.plot(x_raw, y_raw)
    plt.show()

    # 处理后的平滑曲线
    plt.plot(xy_s[0], xy_s[1])
    plt.show()
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