最后,我们需要绘制高斯曲线并展示结果。 defplot_gaussian_curve(x,y):plt.plot(x,y)plt.xlabel('X')plt.ylabel('Probability Density')plt.title('Gaussian Curve')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在这个函数中,x表示数据点的横坐标,y表示数据点的纵坐标。 最后,我们将所有的函数组合起来,并通过以...
4. 进行曲线拟合 使用curve_fit函数来进行高斯曲线拟合,获得最佳参数。 # 初始参数猜测initial_guess=[1,0,1]# [幅度, 均值, 标准差]# 曲线拟合params,covariance=curve_fit(gaussian,x,y,p0=initial_guess)# 提取拟合参数amp_fit,mean_fit,std_fit=paramsprint(f'拟合的幅度:{amp_fit}, 拟合的均值:{mea...
curve_fit函数允许你传递初始猜测参数,你可以根据数据的特性来设置这些参数。 python # 示例:使用不同的初始猜测参数进行拟合 initial_guess = [1, 5, 2] # 示例初始猜测参数 params4, covariance4 = curve_fit(gaussian, x, y1, p0=initial_guess) # 可以再次绘制拟合曲线以比较效果 plt.plot(x, gaussian...
plt.plot(x, gaussian(x, *popt), 'r-', label='Fit') plt.legend() plt.show() ``` 在这个示例中,我们首先定义了一个高斯函数,其中a是振幅,b是均值,c是标准差。然后我们生成了一些示例数据,使用高斯函数生成y值并添加了一些噪声。接下来,我们使用curve_fit函数拟合高斯函数,并将结果绘制成曲线。©...
popt, pcov = curve_fit(gaussian, x_data, y_data) popt是一个包含拟合参数的数组,pcov是协方差矩阵。 5. 可视化结果 绘制原始数据和拟合曲线 plt.scatter(x_data, y_data, label='Data') plt.plot(x_data, gaussian(x_data, *popt), 'r', label='Fit: a=%5.3f, x0=%5.3f, sigma=%5.3f'...
plt.plot(x_data, gaussian(x_data, *popt), 'r', label='Fitted curve') plt.legend() plt.show() 通过上述代码,我们可以实现对数据的高斯函数拟合,并绘制出拟合曲线,在实际应用中,我们可以根据具体问题的需要,调整高斯函数的形式和参数,以获得更好的拟合效果。
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 代码语言:javascript 复制 import numpy as np import scipy import scipy.special import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit from scipy.optimize import leastsq from scipy.special import erf...
norm.fit试图根据数据拟合正态分布的参数。实际上，在上面的例子中，mean大约是5，std大约是2。
=Gaussians(params,Bins)# 计算累积分布函数summe=np.zeros_like(Bins)foriinrange(Bins.shape[0]-1):summe[i+1]=summe[i]+data[i]summe=summe/summe[Bins.shape[0]-1]# 拟合分布函数params_result=leastsq(errorfunction,params_init,args=(summe,Bins))# 绘制拟合结果plt.plot(Bins...
# 使用 curve_fit 拟合数据popt,pcov=curve_fit(gaussian,x_data,y_data,p0=[1,0,1])# 拟合结果a_fit,b_fit,c_fit=popt# 绘制结果plt.scatter(x_data,y_data,label='Data',s=10)plt.plot(x_data,gaussian(x_data,*popt),color='red',label='Fitted curve')plt.title('Gaussian Fit')plt....