Ответ 1
Базовая интерполяция реализует бета-сплайн, который люди любят использовать в качестве функции интерполяции именно потому, что она сглаживает экстремальные пики. Это полезно, когда вы моделируете то, что вы ожидаете, чтобы плавно меняться, но иметь только четкие, редко воспроизводимые данные. Следствием этого является то, что итоговая строка не будет связывать все точки данных, изменяя внешний вид экстремальных значений.
В вашем случае острые пики представляют собой интересные функции, исключение из обычно базового значения 0. Когда вы используете сплайн-интерполяцию, вы сглаживаете эти пики.
Вот забавная демонстрация, чтобы играть с различными типами интерполяции линий: http://bl.ocks.org/mbostock/4342190
Вы можете перетащить данные вокруг, чтобы они напоминали острый пик, похожий на ваш, даже нажмите, чтобы добавить новые точки. Затем переключитесь на базовую интерполяцию и наблюдайте усреднение пика.
