曲线直方图拟合及函数形式Python提取

Question

如果我使用matplotlib在python中绘制了一个直方图，那么如何容易地提取直方图的函数形式，或者我假设，最佳拟合曲线与直方图的函数。我不知道如何绘制这条最佳拟合曲线。谢谢任何帮助。在

我的直方图的形状就像一个倒转的lennard-jones势函数。在

Answer 1

我只想把这两个问题都回答清楚。这是两个独立的问题：将函数拟合到直方图数据，然后绘制函数。首先，scipy有一个optimization module，您可以使用它来适应您的函数。其中{a2}可能是最简单的。在

举个例子

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

# Model function
def f(x, a, b):
    return a * x + b

# Example data
x = np.linspace(0, 10, 20)
y = f(x, 0.2, 3.4) + 0.2 * np.random.normal(size=len(x))

# Do the fit
popt, pcov = curve_fit(f, x, y, [1.0, 1.0])

从curve_fit得到优化的参数a, b到函数f和统计协方差。您还可以将统计权重的错误作为sigma传递给它。在

现在您可以绘制数据和直方图。我想对曲线使用更高的分辨率是有意义的。在

^{pr2}$

在这里，我没有专门处理直方图或Lennard-Jones势函数来限制代码的复杂性，并将重点放在您所询问的部分上。但是这个例子可以适用于任何类型的最小二乘优化问题。在