在Python中，对列表数据进行平滑处理通常意味着减少数据的噪声或变化率，使其变得更加平滑。这可以通过多种方法实现，比如移动平均（Moving Average）、指数平滑（Exponential Smoothing）等。

对于简单的移动平均，你可以使用一个固定大小的窗口来计算每个点的平均值。以下是一个使用移动平均对列表 numbers 进行平滑处理的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
numbers = [5, 10, 15, 7, 12]

# 定义移动平均的窗口大小
window_size = 2

# 计算移动平均
smoothed_numbers = []
for i in range(len(numbers)):
    # 获取当前窗口内的数据，注意处理边界情况
    window = numbers[max(0, i - window_size + 1):i + 1]
    # 计算平均值
    smoothed_value = np.mean(window)
    smoothed_numbers.append(smoothed_value)

# 如果窗口大小是奇数，列表长度不会改变；如果是偶数，最后一个值可能需要特殊处理
# 在这个简单示例中，我们忽略了最后一个值可能的不准确，因为它没有足够的邻居来计算平均值
# 在实际应用中，你可能需要决定如何处理这种情况（例如，通过填充最后一个值或使用不同的平滑技术）

# 为了绘图，我们可能需要与原始数据相同长度的平滑数据
# 一种简单的方法是复制最后一个平滑值，但这不是最准确的做法
# 在这里，我们为了示例而这样做，但请注意这种方法的局限性
if len(smoothed_numbers) < len(numbers):
    smoothed_numbers.extend([smoothed_numbers[-1]] * (len(numbers) - len(smoothed_numbers)))

# 创建原始数据和平滑数据的柱状图
x = range(len(numbers))
plt.bar(x, numbers, label='原始数据', alpha=0.6)  # alpha用于设置透明度
plt.bar(x, smoothed_numbers, label='平滑数据', alpha=0.6, color='orange')

# 添加标题和标签
plt.title('原始数据和平滑数据的柱状图')
plt.xlabel('索引')
plt.ylabel('数值')
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

然而，请注意，由于我们的 numbers 列表很短，并且我们使用的窗口大小较小（在这个例子中是2），移动平均的效果可能不是很明显。此外，由于我们在列表末尾复制了最后一个平滑值，所以平滑数据的最后一个柱子可能与实际计算不符。

在实际应用中，你可能需要：

1. 使用更大的数据集来获得更明显的平滑效果。
2. 调整窗口大小以适应你的数据特性。
3. 使用更复杂的平滑技术，如指数平滑、高斯平滑等。
4. 仔细处理边界情况，确保平滑数据在列表的开头和结尾都是合理的。

对于更复杂的平滑需求，你可能需要查看 scipy 库中的信号处理功能，它提供了多种平滑和滤波技术。