Python图中的高斯拟合

是一种数据拟合方法，用于将实际观测数据拟合到高斯分布曲线上。高斯拟合常用于统计分析、信号处理、图像处理等领域。

高斯拟合的优势在于能够准确地描述数据的分布特征，通过拟合得到的高斯分布参数，可以对数据进行进一步的分析和预测。高斯拟合还可以用于噪声去除、信号提取、异常检测等应用场景。

在Python中，可以使用SciPy库中的curve_fit函数进行高斯拟合。该函数通过最小化实际观测数据与拟合曲线之间的残差来确定高斯分布的参数。具体步骤包括定义高斯函数模型、提供初始参数估计值、调用curve_fit函数进行拟合，并获取拟合结果。

以下是一个示例代码，展示了如何在Python中进行高斯拟合：

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

# 定义高斯函数模型
def gaussian(x, mu, sigma, A):
    return A * np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma**2))

# 生成实际观测数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = gaussian(x, 0, 1, 1) + np.random.normal(0, 0.1, 100)

# 进行高斯拟合
popt, pcov = curve_fit(gaussian, x, y, p0=[0, 1, 1])

# 绘制拟合结果
plt.scatter(x, y, label='Actual Data')
plt.plot(x, gaussian(x, *popt), 'r-', label='Gaussian Fit')
plt.legend()
plt.show()

# 输出拟合参数
print('拟合参数：')
print('均值(mu) =', popt[0])
print('标准差(sigma) =', popt[1])
print('幅值(A) =', popt[2])

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