如何将1D向量表示为具有scipy / numpy的高斯曲线的总和？

Question

UPD：谢谢，它有效。

我有一个1D矢量，代表一个直方图。它看起来像几个高斯函数的总和：

我在SO上找到了curve_fit示例代码，但不知道如何修改它以接收更多高斯元组（mu，sigma）。我听说过＃curve; fit＆＃39;仅优化一个函数（在本例中为一个高斯曲线）。

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

def estimate_sigma(hist):
    bin_edges = np.arange(len(hist))
    bin_centres = bin_edges + 0.5

    # Define model function to be used to fit to the data above:
    def gauss(x, *p):
        A, mu, sigma = p
        return A*numpy.exp(-(x-mu)**2/(2.*sigma**2))

    # p0 is the initial guess for the fitting coefficients (A, mu and sigma above)
    p0 = [1., 0., 1.]

    coeff, var_matrix = curve_fit(gauss, bin_centres, hist, p0=p0)

    # Get the fitted curve
    hist_fit = gauss(bin_centres, *coeff)

    plt.plot(bin_centres, hist, label='Test data')
    plt.plot(bin_centres, hist_fit, label='Fitted data')

    print 'Fitted mean = ', coeff[1]
    coeff2 =coeff[2]
    print 'Fitted standard deviation = ', coeff2

    plt.show()

此函数找到一条高斯曲线，而视觉上有3或4条曲线：

请你能否建议一些numpy / scipy函数来实现1D vector格式([m1, sigma1],[m2, sigma2],..,[mN,sigmaN])的gmm表示？

Answer 1

建议tBuLi，我将额外的高斯曲线系数传递给<root-logger> <level name="2000"/> <handlers> <handler name="CONSOLE"/> <handler name="FILE"/> </handlers> </root-logger> 以及gauss。 现在拟合曲线看起来如此：

更新的代码：

curve_fit