取x点的numpy数组，并将其重塑为y点数组

我有一个特定数量点的numpy数组。我希望使用这个数组并使用填充和插值来更改点数，但是当在类似MatPlotLib的东西上绘制时，数组看起来是一样的

我曾尝试过

np.repeat

，

np.kron

，

np.lib.pad

等函数，但收效甚微

（例如）

lista=[1,2,3,4,5]

包含5个点

我想这是重塑为10点

listb=[1,1.5,2,2.5,3,3.4,4,4.5,5,5.5]

包含10个点，但绘制时看起来仍然相同

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然后尝试不同的样条曲线

类型

。如果您的数据不是非常平滑，高阶样条曲线可能会产生不希望的摆动，因为它们试图用平滑曲线连接数据（匹配一阶或甚至二阶导数）。

如果您只有一个线性函数，请将线性函数拟合到它，并根据所需的值对其进行评估：

import numpy as np
x_axis = np.arange(5) # These are your x-values for plotting with matplotlib
lista = [1,2,3,4,5]

现在拟合一个线性多项式：

linear_fit = np.poly1d(np.polyfit(x_axis, lista, 1))

并在同一网格上对其进行评估，但需要更多步骤：

linear_fit(np.linspace(x_axis[0], x_axis[-1], 9))
# array([ 1. ,  1.5,  2. ,  2.5,  3. ,  3.5,  4. ,  4.5,  5. ])

打印时，请确保使用新的x轴网：

import matplotlib.pyplot as plt
new_x = np.linspace(x_axis[0], x_axis[-1], 9)
plt.scatter(new_x, linear_fit(new_x), color='b')
plt.plot(x_axis, lista, color='r')
plt.show()

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输出中只有9个点……是否只需要点之间的线性解释？