Python ：将曲线拟合到整数列表

Question

我有一个整数列表。

intList = [96, 98, 120, 163, 158, 166, 201, 201, 159, 98, 93, 73, 77, 72]

这些数字表示 14 个像素条带的灰度值，我想对分布拟合一条曲线并保存顶点的 x 位置。

为了上下文：我真的在处理一个（多更大的）列表列表，每个列表包含图像中一行像素的灰度值.对于每一行像素，我想绘制一条数据曲线并将顶点的 x 位置附加到不断增长的列表中。每行像素都会有一些噪声，但只有一个宽而清晰的像素强度峰值（下图示例）

我有 NumPy、SciPy、matplotlib 和 pillow，但我对每个函数中的 many 函数知之甚少。任何人都可以向我指出可能执行此操作的模块或功能吗？

Answer 1

拟合多项式，例如二次方，使用 polyfit:

from pylab import *

x = arange(len(intList))
p = polyfit(x, intList, 2)
a, b, c = p
x0 = -0.5*b/a # x coordinate of vertex

# plot
x = arange(len(intList))
plot(x, intList)
plot(x, polyval(p, x))
axvline(x0, color='r', ls='--')

拟合更复杂的函数，例如一个高斯，你可以使用 curve_fit:

from scipy.optimize import curve_fit

# define function to fit
ffunc = lambda x, a, x0, s: a*exp(-0.5*(x-x0)**2/s**2)

# fit with initial guess a=100, x0=5, s=2
p, _ = curve_fit(ffunc, x, intList, p0=[100,5,2])

x0 = p[1] # location of the mean

# plot
plot(x, intList)
plot(x, ffunc(x, *p))
axvline(x0, color='r', ls='--')

（尽管要拟合高斯分布，您最好直接计算分布的均值和方差。）

Python ：将曲线拟合到整数列表

Python : fit a curve to a list of integers

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