¿Cómo hacer un ajuste gaussiano en Python?

Requiere cargar las bibliotecas Numpy y scipy, así como matplotlib (bibliotecas adicionales dateutil, pyparsing, ciclador y Setuptools). No hay cuadros, sólo los dos primeros.

Si no tiene estas bibliotecas, vaya a http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ para descargar la versión correspondiente y luego descomprímala en C:\Python27\ Lib\site-paquetes.

¿Importado? ¿entumecido? ¿Como? Placa de identificación

¿Importada? ¿pylab? ¿Como? plt

#¿Importar? matplotlib.pyplot? ¿Como? plt

¿Desde dónde? scipy ¿Optimización? ¿importar? Ajuste de curvas

¿Por dónde empezar? picante? ¿importar? ¿Asari? ¿Como? ar,exp

x? =?ar(rango(10))

y? =?ar([0, 1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1])

def? Gaussiano(x, *param):

¿Regresión? param[0]*np.exp(-np.power(x?-?param[2],?2.)?/?(2?*?np.power(param[4],?2.))) +param[1]* NP . exp(-NP . potencia(x?-?param[3],?2.)?/?(2?*?np.power(param[5],?2.)) )

popt, pcov? =?curve_fit(Gaussiano, x, y, p0=[3, 4, 3, 6, 1, 1])

¿Imprimir? popt

¿Imprimir? pcov

plt.plot(x, y, ' b+:', label='datos ')

plt.plot(x, gaussiano(x, *popt), ' ro :', etiqueta='fit ')

plt .legend()

plt.show()