我试图了解 scipy.interpolate.CubicSpline(..., extrapolate=True) 在内部工作：Scipy 究竟是如何在数学上实现点 x 超出 [a, b] 的外推？
我正在寻找一个公式，例如： score(x) = exp(-x + b) if x > b （这似乎不是他们实现它的方式！）。
尝试查看源代码，无法找出它是如何实现的。文档也没有提供任何细节。
【问题讨论】：
标签： scipy spline extrapolation
样条是一个分段多项式，即，有几个数据区间[a, b] 的子区间，每个子区间都只是一个多项式。对于extrapolate=True，最左边的多项式用于x < a，最右边的多项式用于x > b。这就是文档描述的内容
根据第一个和最后一个间隔推断出界点，
很简单也很没用。这是一个插图。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import CubicSpline
f = CubicSpline([-2, -1, 0, 1, 2], [1, 1, 0, 2, 2], extrapolate=True)
t = np.linspace(-4, 4)
plt.plot(t, f(t))
plt.show()
所有给定的 y 值都在 0 和 2 之间，但三次多项式的外推很糟糕。
【讨论】：