ヒストグラムpythonの正規化されていないガウス分布を合わせる

Question

私は暗い画像（生のフォーマット）を持っており、画像と画像の分布をプロットしています。ご覧のように、16時にピークがありますが、無視してください。私はこのヒストグラムを通してガウス曲線に収まるようにしたい。私はこの方法を以下のように適合させました： Un-normalized Gaussian curve on histogramしかしながら;私のGaussian fitは決して近くに来ない。私はプロットのための正しいフォーマットにイメージを変えることで何か間違っているのですか、それとも間違っているのでしょうか？

これは、私は、このデータを生成するために使用する現在のコードです：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.optimize import curve_fit 

def fitGaussian(x,a,mean,sigma): 
    return (a*np.exp(-((x-mean)**2/(2*sigma)))) 

fname = 'filepath.raw' 
im = np.fromfile(fname,np.int16) 
im.resize([3056,4064]) 

plt.figure() 
plt.set_cmap(viridis) 
plt.imshow(im, interpolation='none', vmin=16, vmax=np.percentile(im.ravel(),99)) 
plt.colorbar() 
print 'Saving: ' + fname[:-4] + '.pdf' 
plt.savefig(fname[:-4]+'.pdf') 

plt.figure() 
data = plt.hist(im.ravel(), bins=4096, range=(0,4095)) 

x = [0.5 * (data[1][i] + data[1][i+1]) for i in xrange(len(data[1])-1)] 
y = data[0] 

popt, pcov = curve_fit(fitGaussian, x, y, [500000,80,10]) 
x_fit = py.linspace(x[0], x[-1], 1000) 
y_fit = fitGaussian(x_fit, *popt) 
plt.plot(x_fit, y_fit, lw=4, color="r")   

plt.xlim(0,300) 
plt.ylim(0,1e6) 
plt.show() 

EDIT：（ルブロション仮面劇への応答）

私はまだ16でビンを削除した場合同じフィットを得る：

Answer 1

適合したガウスはあまりにも低いように見える大部分がゼロであるすべてのビンに収まるからです。解決策は、ガウス関数を非ゼロビンにのみフィットさせることです。

plt.histの代わりにnp.histogramを使用してビンビンを取得しますが、これは味の問題です。重要な部分はxhとyh

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.optimize import curve_fit 

# Generate example data 
x = np.random.randn(100000) * 50 + 75 
x = np.round(x/10) * 10 
x = x[x >= 20] 

yhist, xhist = np.histogram(x, bins=np.arange(4096)) 

xh = np.where(yhist > 0)[0] 
yh = yhist[xh] 

def gaussian(x, a, mean, sigma): 
    return a * np.exp(-((x - mean)**2/(2 * sigma**2))) 

popt, pcov = curve_fit(gaussian, xh, yh, [10000, 100, 10]) 

plt.plot(yhist) 
i = np.linspace(0, 300, 301) 
plt.plot(i, gaussian(i, *popt)) 
plt.xlim(0, 300) 

P.S.の定義ですシグマは通常、分散ではなく標準偏差を表します。だから私はgaussianの関数でそれを二乗したのです。