我有以下程序：
nknots = 4
x_i = [0, 1, 2, 3]
y_i = [1, np.exp(1), np.exp(2), np.exp(3)]
coeff = interpolate.make_interp_spline(x_i, y_i, bc_type="natural")
我想使用坐标由 x_i 和 y_i 数组给出的结构造三次样条。但是，我很难获得所有系数。三次样条函数具有以下形式：
y_i(x) = a + b*(x - x_i) + c*(x - x_i)^2 + d*(x - x_i)^3
当我做
print(coeff(x_i))
我只得到数组a values:
[ 1. 2.71828183 7.3890561 20.08553692]
但是，我缺少数组b, c, and d系数。我如何提取这些？或者我缺少什么步骤？我阅读了 make_interp_spline 上的 scipy 文档，但我不明白如何获取b, c and d系数。
我建议检查一下interpolate.CubicSpline https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.CubicSpline.html。如果你想要的是多项式系数，那就方便多了。使用您的变量：
spl = interpolate.CubicSpline( x_i, y_i )
spl.c
array([[-1.57973952e-01, 2.93118310e-01, -1.35144359e-01],
[ 1.11022302e-16, -4.73921855e-01, 4.05433076e-01],
[-3.01723742e-01, -7.75645598e-01, -8.44134377e-01],
[ 1.00000000e+00, 5.40302306e-01, -4.16146837e-01]])
see the PPoly https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.PPoly.html#scipy.interpolate.PPoly有关如何存储分段多项式系数的文档。
附录：
它是possible从输出中提取系数make_interp_spline，但是这并不简单它需要@ev-br描述的额外步骤，因为“系数”B样条曲线（重点是 B）与多项式系数不同。
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