matplotlibで滑らかな曲線をプロットする方法！Bスプライン補間の使い方を解説

matplotlibでデータポイントをそのまま結んでプロットすると、折れ線グラフになりギザギザとした見た目になってしまいます。そこで活躍するのが、SciPyのinterpolate.make_interp_spline()を使ったBスプライン補間です。この記事では、少数のデータポイントから滑らかな曲線を描く方法を、手順とサンプルコード付きでわかりやすく解説します。

滑らかな線を描く手順

1. 図のサイズを設定し、サブプロット周辺の余白を調整します。
2. データポイントとなる配列xとyを作成します。
3. xとyのデータポイントをプロットします。
4. 滑らかな線を描くために、細かい点列x_newとBスプライン（bspline）を作成します。
5. Bスプラインにx_newを渡して、補間後のy_newを計算します。
6. plot()メソッドでx_newとy_newをプロットします。
7. show()メソッドで図を表示します。

コード例

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

# 図のサイズを設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# x と y のデータポイント
x = np.array([1, 3, 4, 6, 7])
y = np.array([5, 1, 3, 2, 4])

# 元のデータポイントをプロット
plt.plot(x, y)

# x_new、bspline、y_new を作成
x_new = np.linspace(1, 5, 50)
bspline = interpolate.make_interp_spline(x, y)
y_new = bspline(x_new)

# 補間後のデータポイントをプロット
plt.plot(x_new, y_new)

plt.show()

実行結果

このコードを実行すると、次のような出力が得られます。元の折れ線に加えて、滑らかに補間された曲線が重ねて描画されます。

ポイントの解説

重要なのはnp.linspace()で元のデータより細かい点列を生成し、それをmake_interp_spline()で作成したBスプライン関数に渡す流れです。第3引数の数値（例では50）を大きくするほど、より滑らかな曲線になります。なお、全範囲をカバーしたい場合はnp.linspace(x.min(), x.max(), 100)のように指定するとよいでしょう。

また、Bスプライン補間は元のデータポイントを必ず通る「補間」である点に注意してください。ノイズを含む実測データに対しては、あえて点を通らない平滑化（スムージングスプラインや移動平均など）の方が適している場合もあります。目的に応じて手法を使い分けると、より見やすいグラフを作成できます。