非常新的用户，如果我做了任何这样的错误，请道歉（对于链接而不是嵌入的图片也很抱歉，我没有足够的声誉来嵌入图像）。
基本上，我打算使用Python（特别是pyplot.hist和mlab.normpdf）从我的示波器输出生成CSV文件的高斯拟合，并测量其全宽半高。我遇到了几个问题，其中大部分都解决了，除了这一个我不能为我的生活解决。
我的代码从CSV文件中读取并使用pyplot.hist为其生成直方图。现在，所有的数据（除了第一个，但由于我没有正确地收集数据而失败）产生的图形看起来明显是高斯的，除了直方图的郊区的小区。我期望通过使用range关键字来解决此问题，只有hist在看起来像高斯的部分中添加数据点（可能是不好的做法，但由于我的方法，这是必要的如何使示波器连接到正确配置的系统。
起初我认为这可以很好地解决我的问题。但是，当我将范围调整为重要的线段时，hist仍然会产生具有这些小的边远区的图，这些区使normpdf产生令人不满意的高斯。
作为参考，这里是我的一个CSV文件的直方图（覆盖了normpdf的高斯）图像的链接，而range的参数中没有使用hist（使用bins='auto'）：
https://nofile.io/f/gM760eEoGsb/hist_norange.PNG（在数据的整个长度上都有一个高斯拟合，包括远离异常值）
我不确定我是否正确，但我认为如果它不是最右边的那个小箱子（也许是稍微调整以忽略直方图的最左边），{{ 1}}应该产生一个合理的高斯。
但是，如果我确实包含了mlab.normpdf关键字，并使用了range，那么我会得到这个：https://nofile.io/f/2UYcHY4P1E6/hist_range1.png（基本相同的是伸展高斯，但这次的范围更小 - 即使我已将范围限制在高斯式区域）
并且，对于子孙后代，如果我将范围进一步限制为直方图并且适合range=(-0.95,-0.64)：https://nofile.io/f/tpmvgF1ydYj/hist_range2.PNG
实际的Gaussian根本不会改变形状，它只是将它的末尾压缩到我传递给(-0.83,-0.74)的元组的参数。
此时我不知道造成这种情况的原因是什么，我的代码是错误，range或hist更深的错误还是我采取的数据错误（我是最初的想法，但在我尽最大努力优化系统后，我倾向于将第三个选项排除在外。）
我的代码如下：
normpdf