擬合多個高斯使用** curve_fit **函數從scipy使用python 3.x

Question

我想使用scipy和python 3.x三態高斯函數。我認爲我真的差不多在那裏，但我在這裏摸不着頭腦，因爲我無法弄清楚它出了什麼問題。

 data =np.loadtxt('mock.txt') 
     my_x=data[:,0] 
     my_y=data[:,1] 

     def gauss(x,mu,sigma,A): 
      return A*np.exp(-(x-mu)**2/2/sigma**2) 
     def trimodal_gauss(x,mu1,sigma1,A1,mu2,sigma2,A2,mu3,sigma3,A3): 
      return gauss(x,mu1,sigma1,A1)+gauss(x,mu2,sigma2,A2)+gauss(x,mu3,sigma3,A3) 



     """"" 
     Gaussian fitting parameters recognized in each file 
     """"" 
     first_centroid=(10180.4*2+9)/9 
     second_centroid=(10180.4*2+(58.6934*1)+7)/9 
     third_centroid=(10180.4*2+(58.6934*2)+5)/9 
     centroid=[] 
     centroid+=(first_centroid,second_centroid,third_centroid) 

     apparent_resolving_power=1200 
     sigma=[] 
     for i in range(len(centroid)): 
      sigma.append(centroid[i]/((apparent_resolving_power)*2.355)) 

     height=[1,1,1] 

     p=[]  

     p = [list(t) for t in zip(centroid, sigma, height)] 


     for i in range(9): 
      popt, pcov = curve_fit(trimodal_gauss,my_x,my_y,p0=p[i]) 

使用此代碼，我得到以下錯誤。

TypeError: trimodal_gauss() missing 6 required positional arguments: 'mu2', 'sigma2', 'A2', 'mu3', 'sigma3', and 'A3' 

我明白了什麼錯誤消息說，但我不認爲我瞭解，我不提供6個初始猜測。

我感謝您的意見！

Answer 1

它看起來像你試圖調用curve_fit九個單獨的時間，並通過指定p0=p[i]給它一個不同的初始參數的猜測（這可能不是你的代碼做什麼，因爲p是一個嵌套的列表）。

您應該確保p是一個包含9個元素的一維數組，並且只需要調用curve_fit一次。類似於

p = np.array([list(t) for t in zip(centroid, sigma, height)]).flatten() 
popt, pcov = curve_fit(trimodal_gauss,my_x,my_y,p0=p]) 

可能工作。