Python能不能实现像Origin中的那样分峰和多峰高斯拟合？
Python能不能实现像Origin中的那样分峰和多峰高斯拟合？
如图，需要提取各个小的峰
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你知我知皆知 2024-08-07 14:09关注以下回答参考 皆我百晓生 、 券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。
可以使用numpy库中的scipy模块来实现这样的功能。以下是一个简单的例子：
import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit def gaussian(x, A, mu, sigma): return A * np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma**2)) # 假设你的数据已经保存在list中，例如data = [0.0, 5, 6, ..., 1000] data = [0.0] + list(np.arange(5, 21, 0.5)) + [1000] # 计算每个点处的积分 intensities = np.trapz(data) # 使用最小二乘法进行拟合 popt, pcov = curve_fit(gaussian, data, intensities) print(popt)这段代码首先定义了一个gaussian函数，然后计算了每个点的积分（因为高斯分布的积分等于它的面积），并将这些值作为输入给curve_fit函数。这个函数会尝试找到一个最优的参数组合（A, mu, sigma）来拟合这些数据。
注意：这个例子是基于原始数据的，如果你的数据不是这个格式，你可能需要对它做一些额外的处理。此外，这个方法只适用于单峰的情况，如果数据有多个峰，你需要将数据分成两部分，并分别求解。
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