Построить кубический сплайн, интерполирующий данную функцию на заданном отрезке для равномерного разбиения с шагом h=0.1

import numpy as np
from math import exp, floor
from scipy.misc import derivative
 
a = 2.0
b = 2.6
n = 6
z1 = 2.25
z2 = 2.45
h = float(format(((b-a)/n), '.3f'))
x = np.arange(a, b, h)
print('Наш массив X: ', x)
y = np.zeros((n+1, 1))
 
 
def f(x):  # для нахождения производной
    return exp(0.5*x)
 
 
for num in x:
    y = np.append(y, exp(0.5 * num))
    y = np.delete(y, 0)
 
print('Наш массив Y: ', y)
m0 = derivative(f, z1)
print('Значение производной в начальной точке: ', m0)
mN = derivative(f, z2)
print('Значение производной в конечной точке: ', mN)
 
M = {0: 1.6050865398739296, n: 1.7738949648633353}
B = {0: 1.6050865398739296}
L = {0: 0}
for i in range(1, n):
    B[i] = 3*(y[i+1]-y[i-1])/h
    L[i] = -1.0/(L[i-1]+4.0)
    M[i] = L[i]*(M[i-1]-B[i])
for i in range(n-1, 1, -1):
    M[i] = L[i]*M[i+1] + M[i]
if a < z1 < b:
    i = int(floor((z1-a)/h)+1)
    x0 = a + (i-1)*h
    x1 = x0+h
    S = y[i-1]*((pow((z1-x1), 2))*(2*(z1-x0)+h))/pow(h, 3) + \
        y[i]*((pow((z1-x0), 2))*(2*(x1-z1)+h))/pow(h, 3) + \
        M[i-1]*((pow((z1-x1), 2))*(z1-x0))/pow(h, 2) + \
        M[i]*((pow((z1-x0), 2))*(z1-x1))/pow(h, 2)
    print('z1:', z1, 'S:', S)
if a < z2 < b:
    i = int(floor((z2-a)/h)+1)
    x0 = a + (i-1)*h
    x1 = x0+h
    S = y[i-1]*((pow((z2-x1), 2))*(2*(z2-x0)+h))/pow(h, 3) + \
        y[i]*((pow((z2-x0), 2))*(2*(x1-z2)+h))/pow(h, 3) + \
        M[i-1]*((pow((z2-x1), 2))*(z2-x0))/pow(h, 2) + \
        M[i]*((pow((z2-x0), 2))*(z2-x1))/pow(h, 2)
    print('z2:', z2, 'S:', S)