python 3.xを使用してscipyから** curve_fit **関数を使用して複数のガウス関数をフィッティングする

Question

私は、scipyとpython 3.xを使ってトリオダルガウス関数を試しています。私は本当にほとんどそこにいると思うが、何がうまくいかないのか分からないので、ここで私の頭を傷つけている。

 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]) 

このコードを使用すると、次のエラーが発生します。

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

エラーメッセージの内容を理解していますが、私は6つの初期推測をどのように提供していないのか分かりません。

入力いただきありがとうございます。

Answer 1

あなたはcurve_fit 9回別々に呼び出し、および（pがネストされたリストであるので、あなたのコードが何をするか、おそらくされていない）p0=p[i]を指定することで、それを異なる初期パラメータの推測を与えるためにしようとしているように見えます。

pは9要素の1次元配列で、curve_fitを1回呼び出すようにしてください。何かのように

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]) 

が動作する可能性があります。