[英]Three-term gaussian fit to gaussian data (python)
我正在嘗試使高斯數據適合特定的三項高斯(其中一項的幅度等於下一項的標准偏差的兩倍)。 這是我的嘗試:
import numpy as np
#from scipy.optimize import curve_fit
import scipy.optimize as optimize
import matplotlib.pyplot as plt
#r=np.linspace(0.0e-15,4e-15, 100)
data = np.loadtxt('V_lambda_n.dat')
r = data[:, 0]
V = data[:, 1]
def func(x, ps1, ps2, ps3, ps4):
return ps1*np.exp(-(x/ps2)**2) + ps2*np.exp(-(x/ps3)**2) + ps3*np.exp(-(x/ps4)**2)
popt, pcov = optimize.curve_fit(func, r, V, maxfev=10000)
#params = optimize.curve_fit(func, ps1, ps2, ps3, ps4)
#[ps1, ps2, ps2, ps4] = params[0]
p1=plt.plot(r, V, 'bo', label='data')
p2=plt.plot(r, func(r, *popt), 'r-', label='fit')
plt.xticks(np.linspace(0, 4, 9, endpoint=True))
plt.yticks(np.linspace(-50, 150, 9, endpoint=True))
plt.show()
結果如下:
如何修復此代碼以提高擬合度? 謝謝
在scipy-user論壇的朋友的幫助下,我嘗試了以下嘗試:
p0 = [V.max(),std_dev,V.max(),2]
適合度提高了很多。 新的擬合如下所示
我希望比以前更好。
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