У меня есть экспериментальные данные, к которым я пытаюсь подогнать кривую, используя функцию UnivariateSpline в scipy. Данные выглядят так:

 x         y
13    2.404070
12    1.588134
11    1.760112
10    1.771360
09    1.860087
08    1.955789
07    1.910408
06    1.655911
05    1.778952
04    2.624719
03    1.698099
02    3.022607
01    3.303135    

Вот что я делаю:

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate
yinterp = interpolate.UnivariateSpline(x, y, s = 5e8)(x) 
plt.plot(x, y, 'bo', label = 'Original')
plt.plot(x, yinterp, 'r', label = 'Interpolated')
plt.show()

Тот'Как это выглядит:

Мне было интересно, если кто-нибудь думал о других вариантах подгонки кривой, которые мог бы иметь scipy? Я относительно новичок в scipy.

Спасибо!