编写python函数，要求：输入两个数组，分别是x和y。第一个是自变量，第二个是因变量。要求分段拟合输入的数据。数据一部分是凸函数，一部分为凹函数。

好的，根据您的要求，我可以为您编写一个Python函数来分段拟合输入的数据。以下是该函数的代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

def segmented_fit(x, y):
    # find the index where the function changes from convex to concave
    inflection_point = np.argmax(np.diff(y)) + 1
    
    # fit the convex part of the function with a quadratic 
    p_convex, _ = curve_fit(lambda x, a, b, c: a*x**2 + b*x + c, x[:inflection_point], y[:inflection_point])
    
    # fit the concave part of the function with a cubic 
    p_concave, _ = curve_fit(lambda x, a, b, c, d: a*x**3 + b*x**2 + c*x + d, x[inflection_point:], y[inflection_point:])
    
    # combine the two fits into one function 
    def segmented(x):
        if x <= x[inflection_point]:
            return p_convex[0]*x**2 + p_convex[1]*x + p_convex[2]
        else:
            return p_concave[0]*x**3 + p_concave[1]*x**2 + p_concave[2]*x + p_concave[3]
    
    return segmented

这个函数使用了SciPy库的`curve_fit`函数来拟合数据。我们首先找到函数在哪个点从凸函数变为凹函数，然后分别用二次多项式和三次多项式拟合两部分函数。最后，我们将这两个拟合函数组合成一个分段函数并将其返回。

您可以对这个函数进行测试，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.concatenate([x[:50]**2, (10-x[50:])**3])

f = segmented_fit(x, y)

plt.plot(x, y, 'o', label="data")
plt.plot(x, f(x), label="segmented fit")
plt.legend()
plt.show()

这个例子中，我生成了一个由两个函数拼接而成的数据集。前50个点是由一个凸函数生成的，后50个点是由一个凹函数生成的。适用于分段拟合的函数应该能够适应这种情况。执行上述代码，应该会显示一个带有数据点和拟合函数的图表。