我有這些資料，我嘗試通過高斯函式擬合，但找不到合適的函式，我嘗試使用 scipy.optimize 中的 curve_fit ：
time_s = [1.44692600e 09, 1.44692634e 09, 1.44692671e 09, 1.44692707e 09,
1.44692743e 09, 1.44692785e 09, 1.44692826e 09, 1.44692941e 09,
1.44692967e 09, 1.44692997e 09, 1.44693029e 09, 1.44693062e 09,
1.44693096e 09, 1.44693131e 09, 1.44693200e 09, 1.44693227e 09,
1.44693254e 09, 1.44693284e 09, 1.44693313e 09, 1.44693342e 09,
1.44693370e 09, 1.44693398e 09, 1.44693429e 09, 1.44693460e 09,
1.44693492e 09, 1.44693522e 09, 1.44693552e 09, 1.44693586e 09,
1.44693620e 09, 1.44693652e 09, 1.44693683e 09, 1.44693713e 09,
1.44693744e 09, 1.44693775e 09, 1.44693804e 09, 1.44693831e 09,
1.44693858e 09, 1.44693886e 09, 1.44693914e 09, 1.44693941e 09,
1.44693967e 09, 1.44693993e 09, 1.44694020e 09, 1.44694047e 09,
1.44694075e 09, 1.44694102e 09, 1.44694130e 09, 1.44694160e 09,
1.44694190e 09, 1.44694220e 09, 1.44694251e 09, 1.44694284e 09,
1.44694319e 09, 1.44694356e 09, 1.44694392e 09, 1.44694427e 09,
1.44694464e 09, 1.44694505e 09, 1.44694546e 09, 1.44694586e 09,
1.44694624e 09, 1.44694662e 09, 1.44694703e 09, 1.44694744e 09]
Temperature = [829.331306, 931.702088, 890.075633, 830.659093, 878.715978, 866.238768
, 897.958014, 940.495055, 841.990924, 875.391469, 898.393043, 925.048353
, 931.445104, 904.151363, 965.550728, 916.348809, 936.315168, 900.445995
, 887.76832, 875.064126, 881.480871, 878.240278, 862.958271, 893.813659
, 883.678318, 923.593998, 915.52458, 877.919073, 891.754242, 919.274917
, 862.223914, 881.275387, 862.33147, 869.461632, 890.014577, 902.656117
, 874.446393, 876.284046, 866.751916, 854.095049, 844.540741, 870.263794
, 866.687327, 818.019291, 821.875267, 813.385138, 843.198211, 870.558259
, 794.039978, 813.497634, 812.217789, 801.361143, 800.263045, 747.101493
, 735.923635, 732.930255, 775.930026, 783.786631, 775.255742, 774.938671
, 704.186773, 747.612911, 729.315237, 694.021293]
我使用了這個代碼：
def Gauss(x, a1, b1, c1, a2, b2, c2 ):
return a1*np.exp(-((x-b1)/c1)**2) a2*np.exp(-((x-b2)/c2)**2)
parameters, covariance = curve_fit(Gauss, time_s, Temperature)
plt.plot(time_s, Gauss(time_s, *parameters))
plt.show()
這是這種擬合的結果：
非常不合身
錯誤資訊：
/home/lhoussine/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/scipy/optimize/minpack.py:828: OptimizeWarning: Covariance of the parameters could not be estimated
warnings.warn('Covariance of the parameters could not be estimated',
uj5u.com熱心網友回復：
首先，您不是在擬合高斯函式，而是在擬合幾個函式的總和。我不確定為什么，但這肯定沒有幫助，也與您的問題不符。
但即使我們擬合單個高斯，主要問題是 的初始猜測curve_fit。除非另有說明，否則
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