虽然不完全相同（？），但您的问题与此类似，因此相同的答案可能会很有用。您可以尝试单调插值器。该PchipInterpolator类（您可以通过它的短别名参考pchip）中scipy.interpolate都可以使用。这是脚本的一个版本，pchip其中包含使用include创建的曲线：
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d, pchip
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.spines['left'].set_position('zero')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
list_points = [(-3,0.1),(-2,0.15),(0,4),(2,-6),(4,-2),(7,-0.15),(8,-0.1)]
(xp,yp) = zip(*list_points)
fun = interp1d(xp,yp,kind='cubic')
xc = np.linspace(min(xp),max(xp),300)
plt.plot(xp,yp,'o',color='black',ms=5)
plt.plot(xc,fun(xc))
fun2 = interp1d(xp,yp,kind='linear')
plt.plot(xc,fun2(xc))
p = pchip(xp, yp)
plt.plot(xc, p(xc), 'r', linewidth=3, alpha=0.6)
plt.show()
它生成的图如下所示。
602392714
清零编程群