Не подходят для нормального распределения с Pyhon. Скупой пакет дефектов? - PullRequest
0 голосов
/ 30 апреля 2020
import numpy as np
from astropy import modeling
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize

def gaussian(x, amplitude, mean, stddev):
    return amplitude * np.exp(-((x - mean)/4/stddev)**2)

# the data
m = modeling.models.Gaussian1D(amplitude=10, mean=100, stddev=10)
x = np.linspace(0, 400, 400)
data = m(x)

# fitting
popt, _ = optimize.curve_fit(gaussian, x, data)

plt.figure(0)
plt.plot(x, data)

plt.plot(x, gaussian(x, *popt))

plt.show()

Я запускаю это, чтобы выполнить нормальную настройку распределения. Но это дало мне черту. Не могу понять, почему.

enter image description here

Однако, если я уменьшу среднее значение до 45, это даст хорошую подгонку. Это конструктивные дефекты упаковки Сципи?

...