Объект как аргумент для fsolve

Я пытаюсь решить, что является эффективным нелинейным уравнением, содержащим сплайновый объект. Поскольку я хочу делать это много раз с разными данными, я не хочу создавать новую функцию для каждого набора данных, а создаю только одну функцию и передаю сплайн в качестве аргумента.

Данные на самом деле являются экспериментальными данными, к которым я подгоняю сплайн, и уравнение, которое я пытаюсь решить, довольно сложное, но для иллюстрации моей проблемы я использую простую синусоидальную функцию в приведенном ниже примере.

import numpy as np
from scipy import interpolate
from scipy.optimize import fsolve
import matplotlib.pyplot as plt

def equation(x0,func):
    return ( interpolate.splev(x0,func) - 1 )

x = np.arange(0,2*np.pi,1)
y = np.sin(x)
yy = interpolate.splrep(x,y)

x0 = 3
root = fsolve(equation,x0,yy)

Я получаю следующую ошибку:

TypeError: equation() takes exactly 2 arguments (4 given)

Как я могу это сделать? Любое предложение? Может быть, это невозможно сделать таким образом, и если да, то есть ли другое решение?