给图表增加图例和平滑处理。

要给图表增加图例和平滑处理，可以使用matplotlib库来实现。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建示例数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制图表
plt.plot(x, y, label='sin(x)')  # 给图表添加图例
plt.legend()  # 显示图例
plt.title('Smoothed Sin Plot')  # 添加标题

# 平滑处理
smoothed_y = np.convolve(y, np.ones(10)/10, mode='same')  # 使用卷积进行平滑处理
plt.plot(x, smoothed_y, label='smoothed sin(x)')  # 绘制平滑处理后的曲线
plt.legend()  # 更新图例

# 显示图表
plt.show()

该示例代码首先创建了一个包含100个点的正弦曲线数据，然后使用plt.plot()函数绘制了原始曲线，并通过label参数给图表添加了图例。接着使用plt.legend()函数显示图例，并使用plt.title()函数添加了一个标题。

之后，通过使用np.convolve()函数和一个均值滤波器（长度为10）对原始曲线进行平滑处理，并将处理后的曲线使用plt.plot()函数绘制出来，并再次使用plt.legend()函数来更新图例。

最后，使用plt.show()函数显示图表。