Итак, я определил гауссовское распределение, которое позже применил к точкам данных.Я определил это так:
def Gauss (x, a, x0, sigma): вернуть a * np.exp (- (x - x0) 2 / (2 * sigma 2)))
popt, pcov = curve_fit (Gauss, x, y, p0 = [max (y), mean, sigma])
Когда я прошу напечатать мой popt, я получаю (как и ожидалось) матрица, которая сначала дает мне максимальное значение y, затем среднее и, наконец, сигма Гаусса.Теперь я хочу знать ошибки в этих значениях, поэтому я хотел бы знать ошибку в моем подгонке по Гауссу.Я думал, что смогу извлечь ошибки из pcov (ковариационной матрицы), но когда меня попросили напечатать pcov, я получил матрицу 3X3.Итак, как мне найти ошибку по моей подгонке из этой матрицы?