Python 插值平滑是一種常見的數據平滑處理方法，它可以將原始數據通過計算和補充缺失值，得到一組更加平滑、有序、連續在一條曲線上的數據。具體實現方法如下：

# 導入插值平滑的包
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
# 創建原始數據
x = np.linspace(0, 10, num=11, endpoint=True)
y = np.cos(-x**2/9.0)
# 插值平滑處理
f = interp1d(x, y, kind='cubic')
xnew = np.linspace(0, 10, num=41, endpoint=True)
ynew = f(xnew)
# 繪制圖像
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, 'o', xnew, ynew, '-')
plt.show()

在上面的代碼中，我們首先導入了 numpy 和 scipy.interpolate 包，以及 matplotlib.pyplot 包，這些包是進行插值平滑處理所必須的基本包。

接著，我們使用 np.linspace() 這個函數生成了一組原始數據 x 和 y，并用 np.cos() 函數來計算每個數據點的 y 值。

然后，我們使用 interp1d() 函數來進行插值計算，參數 kind 指定了我們的插值方式，這里我們使用的是三次樣條插值。

最后，我們使用 matplotlib.pyplot 的 plot() 函數將原始數據和插值后的數據繪制在同一個圖形上，從而觀察效果。

通過這種方法，我們可以對任何一組數據進行插值平滑處理，得到更加平滑、有序、連續在一條曲線上的數據。實際應用中，這種方法常常被用于數據分析、數據挖掘等方面。