用python對資料進行高斯擬合分布

小李默默吐槽，被這個高斯擬合分布折磨的**，下面是正文

首先是公式

# 自定義函式 

deffunc
(x, a, u, sig)
:return a*
(np.exp(
-(x - u)**2
/(2* sig **2)
))

x = np.array(dist)

y = np.array(probability_dist)
popt, pcov = curve_fit(func, x, y, p0=[2
,2,2
], maxfev=
500000
) a = popt[0]
u = popt[1]
sig = popt[2]
curvex = np.linspace(np.
min(x)
, np.
max(x)
,100
) yvals = func(curvex,
*popt)
# 擬合y值

def

fun(x, a, u, sig, offset)
:return a*
(np.exp(
-(x - u)**2
/(2* sig **2)
))+ offset

就是那個p0了，加了offset就要多給它傳個引數，至於引數怎麼設定，我是自己手動慢慢調的，可能這就是玄學吧。over

plot1 = plt.plot(x, y,

's', label=
'original values'
) plot2 = plt.plot(curvex, yvals,
'r', label=
'polyfit values'
) plt.xlabel(
'distance'
) plt.ylabel(
'frequency'
) plt.legend(loc=1)
# 指定legend的位置左上角
plt.title(
str(num +1)
+" "
+str
(line +1)
+'mean:'
+str
(format
(u,'.5f'))
+"var:"
+str
(format
(sig,
'.5f'))
) plt.show(
)

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