Как определить y_predicted для определенного x после подгонки данных с кривой_fit из scipy.optimize?

Question

Я подгонял данные с помощью метода curve_fit из scipy.optimize, используя полиномиальную функцию. Как получить значения y_predicted при x = 10, 7,5, 5, 2,5?

'''Define function for fitting'''
def fit_function(x, a, b, c, d, e, f, g):
   return a*x**6+b*x**5+c*x**4+d*x**3+e*x**2+f*x+g

'''Find optimal parameters'''
optimal_param,cov=curve_fit(fit_function, x, y, maxfev=100000)

'''Print optimal parameters''' 
print(optimal_param)

'''Calculate prediction'''
y_predicted = fit_function(x, optimal_param[0], optimal_param[1], optimal_param[2], 
                           optimal_param[3], optimal_param[4], optimal_param[5], optimal_param[6])

'''Calculate error'''

plt.plot(x, y, marker='D', linestyle='')
plt.plot(x, y_predicted, marker='', linestyle='--')`

нажмите, чтобы увидеть график