Я создал гауссову подгонку к данным, представленным в виде гистограммы. Тем не менее, подгонка не выглядит правильно, и я не знаю, что изменить, чтобы улучшить подгонку. Мой код выглядит следующим образом:
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy as np
from collections import Counter
import collections
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy.stats import norm
from scipy import stats
import matplotlib.mlab as mlab
k_list = [-40, -32, -30, -28, -26, -24, -22, -20, -18, -16, -14, -12, -10, -8, -6, -4, -3, -2, 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34]
v_list = [1, 2, 11, 18, 65, 122, 291, 584, 1113, 2021, 3335, 5198, 7407, 10043, 12552, 14949, 1, 16599, 16770, 16728, 14772, 12475, 9932, 7186, 4987, 3286, 1950, 1080, 546, 285, 130, 54, 18, 11, 2, 2]
def func(x, A, beta, B, mu, sigma):
return (A * np.exp(-x/beta) + B * np.exp(-100.0 * (x - mu)**2 / (2 * sigma**2))) #Normal distribution
popt, pcov = curve_fit(func, xdata=k_list, ydata=v_list, p0=[10000, 5, 10000, 10, 10])
print(popt)
x = np.linspace(-50, 50, 1000)
plt.bar(k_list, v_list, label='myPLOT', color = 'b', width = 0.75)
plt.plot(x, func(x, *popt), color='darkorange', linewidth=2.5, label=r'Fitted function')
plt.xlim((-30, 45))
plt.legend()
plt.show()
График, который я получаю, выглядит следующим образом:
Как мне отрегулировать мою посадку?