尝试使用高斯拟合文本文件中的数据时遇到一些问题。这是我的代码，其中 cal1_p1 是一个包含 54 个值的数组。
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
cal1=np.loadtxt("C:/Users/Luca/Desktop/G3/X_rays/cal1_5min_Am.txt")
cal1_p1=[0 for a in range(854,908)]
for i in range(0,54):
cal1_p1[i]=cal1[i+854]
# cal1_p1 takes the following values:
[5.0,6.0,5.0,11.0,4.0,9.0,14.0,13.0,13.0,14.0,12.0,13.0,16.0,20.0,15.0,23.0,23.0,33.0,43.0,46.0.40.0,46.0.40.0,46.0,40.0.5 ,61.0,53.0,65.0,64.0,42.0,72.0,55.0,47.0,43.0,38.0,46.0,37.0,39.0,27.0,18.0,20.0,20.0,42.0,72.0,55.0,47.0,43.0,38.0,46.0,37.0,39.0,27.0,18.0,20.0,20.0,18.0,10.0.0.0.,10.0.0.0.0,10.0.0.0.0.,10.0.0.0. ,6.0,10.0,6.0,4.0]
x=np.arange(854,908)
def gauss(x,sigma,m):
return np.exp(-(x-m)**2/(2*sigma**2))/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))
from scipy.optimize import curve_fit
popt,pcov=curve_fit(gauss,x,cal1_p1,p0=[10,880])
plt.xlabel("Channel")
plt.ylabel("Counts")
axes=plt.gca()
axes.set_xlim([854,907])
axes.set_ylim([0,75])
plt.plot(x,cal1_p1,"k")
plt.plot(x,gauss(x,*popt),'b', label='fit')
问题是产生的高斯真的被压缩了，即它的方差非常低。即使我尝试修改初始值 p_0，结果也不会改变。可能是什么问题呢？感谢您的任何帮助，您可以提供！
问题是高斯是归一化的，而你的数据不是。您还需要拟合振幅。这很容易解决，只需a向您的函数添加一个额外的参数：
x = np.arange(854, 908)
def gauss(x, sigma, m, a):
return a * np.exp(-(x-m)**2/(2*sigma**2))/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))
popt, pcov = curve_fit(gauss, x, cal1_p1, p0=[10, 880, 1])
print(popt)
plt.xlabel("Channel")
plt.ylabel("Counts")
axes=plt.gca()
axes.set_xlim([854, 907])
axes.set_ylim([0, 75])
plt.plot(x, cal1_p1, "k")
plt.plot(x, gauss(x,*popt), 'b', label='fit')
虽然我已将 1 作为 的起始参数a，但您会发现拟合值实际上是：
[ 9.55438603 880.88681556 1398.66618699]
但是这里的幅度值可能可以忽略，因为我假设您只对相对强度感兴趣，可以用计数来衡量。
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