把它帮我放到前面的那整段代码中，并把我错误的地方替换掉

当然，如果你想要在原有代码中使用上述的三次样条插值表达式，你需要确保已经导入了 `scipy.interpolate` 库，然后按照以下的方式将 `create_cubic_interpolation_expression` 函数插入到适当的位置。假设你之前有一个变量 `x_data` 存储了 x 值，`y_data` 存储了 y 值，那么可以这样做：

import numpy as np
from scipy.interpolate import InterpolatedUnivariateSpline

# 假设你已经有了 x_data 和 y_data
x_data = ...  # 这里是你的 x 值数组
y_data = ...  # 这里是你的 y 值数组

# 创建三次样条插值
f2 = InterpolatedUnivariateSpline(x_data, y_data, k=3)  # k=3 表示三次插值

# 定义函数来获取多项式表达式
def create_cubic_interpolation_expression(f2):
    intervals = len(f2.c)
    expressions = []
    for i in range(intervals):
        a = f2.c[i]
        b = f2.c[i]
        c = f2.c[i]
        d = f2.c[i]
        expressions.append(f"x**3 + {a} * x**2 + {b} * x + {d}")
    return expressions

# 获取插值表达式列表
interpolation_expressions = create_cubic_interpolation_expression(f2)

# 更新你的代码块，比如你想在某个地方使用插值
# 假如你有个绘图部分，可以在绘制函数中添加表达式：
def plot_function_with_polynomials():
    for i, expression in enumerate(interpolation_expressions):
        x_range = np.linspace(x_data.min(), x_data.max(), 1000)
        curve = eval(expression)  # 注意这里直接执行字符串表达式可能不安全，仅用于演示
        plt.plot(x_range, curve, label=f"区间{i+1}")

plot_function_with_polynomials()
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我已经把获取多项式表达式的逻辑放到了新的 `create_cubic_interpolation_expression` 函数中，并将其应用到了一个示例的绘图函数中。记得检查 `x_data` 和 `y_data` 是否正确，以及是否符合 `InterpolatedUnivariateSpline` 需求。如果直接使用 `eval` 可能存在安全风险，请根据实际情况调整。