python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit from sklearn.metrics import r2_score # 虽然r2_score用于线性回归,但可以作为参考 # 定义高斯函数 def gaussian(x, mu, sigma, amp): return amp * np.exp(-((x - mu) ** 2) / (2 * sigma ** ...
使用scipy.optimize.curve_fit来进行高斯拟合。 fromscipy.optimizeimportcurve_fit# 定义高斯函数defgaussian(x,a,b,c):returna*np.exp(-((x-b)**2)/(2*c**2))# 拟合数据popt,_=curve_fit(gaussian,x,y,p0=[3,0,1])# 拟合结果fit_y=gaussian(x,*popt)# 绘制结果plt.scatter(x,y,label='Data...
使用curve_fit函数对数据进行拟合。在这里,我们将传入高斯函数以及我们的数据。 # 初始猜测参数initial_guess=[10,1,0.5]# 振幅、均值和标准差# 进行曲线拟合params,covariance=curve_fit(gaussian,x,y,p0=initial_guess)# 输出拟合参数print(f'Fitted parameters: Amplitude ={params[0]}, Mean ={params[1]},...
sigma1=1# sdofa gaussian,can be calculated approx.asHWHM/2.355amp2=32cen2=157sigma2=1amp3=17.5cen3=171.5sigma3=1offset_initial_guess=y_array_3gauss.mean()p0=[amp1,cen1,sigma1,amp2,cen2,sigma2,amp3,cen3,sigma3,offset_initial_guess]# using a scipy.optimize.curve_fitforparameters Es...
from scipy.optimize import curve_fit 2. 定义高斯函数 def gaussian(x, a, x0, sigma): return a * np.exp((x x0)**2 / (2 * sigma**2)) 3. 准备数据 生成模拟数据 x_data = np.linspace(10, 10, 100) y_data = gaussian(x_data, 1, 0, 1) + np.random.normal(0, 0.1, len(x...
高斯函数拟合(Gaussian Function Fitting)是一种常用的数据拟合方法,它通过高斯函数来描述数据的分布特性,在Python中,我们可以使用scipy.optimize.curve_fit函数进行高斯函数拟合,下面将详细介绍如何使用Python进行高斯函数拟合。我们需要导入所需的库:import nu…
#Define the Gaussian functiondefgauss(x,H,A,x0,sigma):returnH+A*np.exp(-(x-x0)**2/(2*sigma**2)) 我们将使用python模块scipy.optimize中的函数curve_fit来拟合我们的数据。它使用非线性最小二乘法将数据拟合为函数形式。您可以通过使用Jupyter notebook或scipy在线文档中的help函数了解有关curve_fit...
使用核密度估计方法,利用scipy.stats.kde.gaussian_kde函数进行高斯分布的密度估计。 代码示例 importnumpyasnpimportscipyimportscipy.specialimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fitfromscipy.optimizeimportleastsqfromscipy.specialimporterffromscipy.statsimportkde# 定义拟合函数deffitfunction(params...
def fit_gaussian_beam(data, x_range, y_range): x = np.arange(x_range[0], x_range[1]+1) y = np.arange(y_range[0], y_range[1]+1) # Fit x-direction x_projection = np.sum(data, axis=0) popt_x, pcov_x = curve_fit(gaussian, x, x_projection, p0=[np.max(x_projection...
fromscipy.optimizeimportcurve_fit# 定义高斯函数defgaussian(x,A,mu,sigma):returnA*np.exp(-((x-mu)**2)/(2*sigma**2))# 使用curve_fit进行高斯拟合initial_guess=[1.0,0.0,0.1]params,covariance=curve_fit(gaussian,x,y_noisy,p0=initial_guess)# 拟合结果A_fit,mu_fit,sigma_fit=paramsprint(f"...