В Python существует несколько методов сглаживания данных графика. Вот некоторые популярные методы:

1. Скользящее среднее: этот метод вычисляет среднее значение скользящего окна точек данных для сглаживания колебаний.

2. Фильтр Савицкого-Голея: он применяет к данным локальную полиномиальную регрессию, обеспечивая плавную подгонку при сохранении важных характеристик.

3. Lowess (локально взвешенное сглаживание диаграммы рассеяния): он подгоняет серию регрессионных моделей к подмножествам данных для создания плавной кривой.

4. Экспоненциальное скользящее среднее: этот метод придает больший вес последним точкам данных, в результате чего получается плавная кривая, быстро реагирующая на изменения.

5. Сглаживание по Гауссу: оно свертывает данные с помощью ядра Гаусса для получения сглаженной кривой.

6. Преобразование Фурье. Этот метод применяет преобразование Фурье к данным и удаляет высокочастотные компоненты, что приводит к более сглаженному сигналу.