我有如下图表，我想用两条线对其进行拟合。使用Python，我成功地拟合了上半部分：

def func(x,a,b):    x=np.array(x)    return a*(x**b)popt,pcov=curve_fit(func,up_x,up_y)

我想用另一条线拟合下半部分，但我希望这条线通过红色线开始的点，这样我就可以得到一个连续的函数。所以我的问题是，如何使用curve_fit来指定函数必须通过的点，同时让Python计算线的斜率？（或者使用其他能够完成此任务的Python包？）

回答：

在对数空间中，你的模型的一个可能的分步参数化方法如下：

(x>q)*((x-q)*a)+(x<q)*((x-q)*c)+b

其中q是拐点的位移，a和c是两部分的斜率，b是全局的y偏移。由于模型存在不连续性，基于梯度的优化器可能不是找到最佳拟合的最佳选择。尽管如此，我尝试了scipy.optimize.leastsq和scipy.odr，都取得了不错的结果。