请教一个多组数据点拟合的问题，需要用 Python 实现。

大约有 2000 个数据点，plot 出来基本是这样的。

需要写一个脚本，实现的功能是：输入所有点的横纵坐标，然后进行分段一次线性拟合（需要分成 9 段，也就是需要确定 10 个点的坐标），使得最终整体的残差值最小，想用 Python 实现。

最终的结果示意如图。

我之前使用 MATLAB 实现了，但是由于这个功能是整个项目的一部分，项目的整体是在用 Python，因此希望用 Python 实现。

之前的使用 MATLAB 实现的办法是：

1. 使用 cftool 中的高斯拟合将 2000 个点拟合成 8 阶高斯曲线；
2. 对拟合的曲线求二阶导数，然后找极值，极值绝对值较大的地方就是“弯曲”厉害的地方。从大到小排序，然后取包括前后端点在内的极值点的前十个，将十个点放在这些极值点的地方。 当然，实际写起来有些边界条件需要处理，这里就不详述了。

这个方法不是很优雅，而且效果不是很好。问题来了，Python 有没有更好的解决类似问题的办法？

提前感谢各位。