用scipy高斯和拟合曲线

Question

我在做生物信息学，我们在mRNA上绘制小RNA。我们有一个蛋白质在每一个mRNA上的映射坐标，我们计算出蛋白质与mRNA结合的位置与小RNA结合位点之间的相对距离。在

我获得以下数据集：

dist    eff
-69 3
-68 2
-67 1
-66 1
-60 1
-59 1
-58 1
-57 2
-56 1
-55 1
-54 1
-52 1
-50 2
-48 3
-47 1
-46 3
-45 1
-43 1
0   1
1   2
2   12
3   18
4   18
5   13
6   9
7   7
8   5
9   3
10  1
13  2
14  3
15  2
16  2
17  2
18  2
19  2
20  2
21  3
22  1
24  1
25  1
26  1
28  2
31  1
38  1
40  2

当我绘制数据时，我有3张照片：1张在3-4之间 另一个在20岁左右，最后一个在-50岁左右。在

我试过三次样条插值，但它对我的数据不太管用。在

我的想法是用高斯和来拟合曲线。 例如，在我的例子中，估计3高斯曲线在点5，20和-50。在

我该怎么做？在

我看着scipy.optimize.curve U拟合（），但我怎样才能精确地拟合曲线呢？ 如何将曲线添加为一条曲线？在

Answer 1

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats
import scipy.optimize

data = np.array([-69,3, -68, 2, -67, 1, -66, 1, -60, 1, -59, 1,
                 -58, 1, -57, 2, -56, 1, -55, 1, -54, 1, -52, 1,
                 -50, 2, -48, 3, -47, 1, -46, 3, -45, 1, -43, 1,
                 0, 1, 1, 2, 2, 12, 3, 18, 4, 18, 5, 13, 6, 9,
                 7, 7, 8, 5, 9, 3, 10, 1, 13, 2, 14, 3, 15, 2,
                 16, 2, 17, 2, 18, 2, 19, 2, 20, 2, 21, 3, 22, 1,
                 24, 1, 25, 1, 26, 1, 28, 2, 31, 1, 38, 1, 40, 2])
x, y = data.reshape(-1, 2).T

def tri_norm(x, *args):
    m1, m2, m3, s1, s2, s3, k1, k2, k3 = args
    ret = k1*scipy.stats.norm.pdf(x, loc=m1 ,scale=s1)
    ret += k2*scipy.stats.norm.pdf(x, loc=m2 ,scale=s2)
    ret += k3*scipy.stats.norm.pdf(x, loc=m3 ,scale=s3)
    return ret


params = [-50, 3, 20, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

fitted_params,_ = scipy.optimize.curve_fit(tri_norm,x, y, p0=params)

plt.plot(x, y, 'o')
xx = np.linspace(np.min(x), np.max(x), 1000)
plt.plot(xx, tri_norm(xx, *fitted_params))
plt.show()

^{pr2}$

所以你可以看到你对三峰函数的想法和你的实际数据不太一致。在