Python 折線圖平滑是數據可視化中的一項基本技能。

在繪制折線圖時，使用平滑函數可以使數據更加清晰，減少噪聲和波動。

Python 中常用的平滑函數有滑動平均、指數平均等方法。

# 導入必要的庫
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取數據
df = pd.read_csv('data.csv')
# 繪制普通折線圖
plt.plot(df['Date'], df['Data'])
# 繪制平滑折線圖
rolling_average = df['Data'].rolling(window=5).mean()
plt.plot(df['Date'], rolling_average)
# 設置標題和軸標簽
plt.title('Data Display')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Data')
# 顯示圖表
plt.show()

以上是使用滑動平均函數進行平滑的代碼，其中 window 參數表示平均窗口的大小。

使用指數平均函數的代碼如下：

# 導入必要的庫
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取數據
df = pd.read_csv('data.csv')
# 繪制普通折線圖
plt.plot(df['Date'], df['Data'])
# 繪制指數平均折線圖
exp_average = df['Data'].ewm(span=5).mean()
plt.plot(df['Date'], exp_average)
# 設置標題和軸標簽
plt.title('Data Display')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Data')
# 顯示圖表
plt.show()

其中 span 參數表示指數平均的權重參數，可以根據實際情況調整。

選擇合適的平滑函數可以使折線圖更加直觀易懂，讓數據更清晰地展示出來。