scipy 无法使用curve_fit()在python中复制高斯函数的曲线拟合

9vw9lbht 于 2023-01-20 发布在 Python

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我尝试使用scipy的curve_fit（）函数将高斯函数拟合到我的数据集，但无法使函数拟合。我尝试使用其他一些工具（如Matlab）进行同样的拟合，函数很容易拟合。有人能帮我吗？我不确定我做错了什么。非常感谢您的帮助：）

import numpy as np 
from scipy.optimize import curve_fit  
import matplotlib.pyplot as plt 

x_data = [12, 34, 56]
y_data = [1e-10, 1e-3, 1e-10]

def func(xdata, a, b, c): 
    return a*np.exp(-(xdata - b)**2/(2*c**2))

popt,_ = curve_fit(func, x_data, y_data)

x_fit = np.linspace(0,100, 100)
y_fit = func(x_fit, *popt)

plt.scatter(x_data, y_data)
plt.plot(x_fit,y_fit)
plt.show()

以上是我尝试过的代码，我得到了一条钟形曲线，它拒绝从平均点0移动（钟形部分超过x=0）。

scipy

来源：https://stackoverflow.com/questions/75148536/not-able-to-replicate-curve-fitting-of-a-gaussian-function-in-python-using-curve

1条答案

按热度按时间

xcitsw881#

只要你给它一个正常的初始条件，它就能很好地拟合：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt

x_data = [12, 34, 56]
y_data = [1e-10, 1e-3, 1e-10]

def func(xdata: np.ndarray, a: float, b: float, c: float) -> np.ndarray:
    return a*np.exp(-(xdata - b)**2/(2*c**2))

popt, _ = curve_fit(f=func, xdata=x_data, ydata=y_data, p0=[1e-3, 34, 10])
print(popt)

x_fit = np.linspace(0, 100, 100)
y_fit = func(x_fit, *popt)

plt.scatter(x_data, y_data)
plt.plot(x_fit,y_fit)
plt.show()

[1.00000000e-03 3.40000000e+01 3.87481363e+00]

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