Question

我有一个类似这样的数据，但是有1000分：分数= [85,86,78,89,73,80,85,79，... 83] （我们可以假设介于（70,90）之间的1000个随机点

（编辑：我希望高斯的最大高度与直方图的最大高度相同。）

我想将此与

给出的高斯曲线进行比较

def quasars_gaussian_curve(mu= 45,sigma=0.35):

    x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 100)
    plt.plot(x, stats.norm.pdf(x, mu, sigma)

所以当我这样做时： quasars_gaussian_curve（mu，sigma））

plt.hist(fraction,density = 1) 
plt.show()

我明白了：

！ [直方图与高斯：我需要高斯与我的直方图具有相同的高度] https://imgur.com/hqrnfCH

Answer 1

好的。因此，有一个针对python的庞大软件包。不知道它在astro拟合和建模中具有此类Gaussian1D类。如果有人遇到同样的问题，即使它不是天文学，并且想要使高斯曲线适合其给定的Amplitude，Mean和StandardDeviataion，这也可能是完美的解决方案。可能是最短的

这就是我的做法。

from astropy.modeling.models import Gaussian1D

def fit_gaussian_curve():
     g1 = Gaussian1D(0.11,44,0.35 )
     x = np.linspace(44 - 3*0.35, 44 + 3*0.35, 100)
     plt.plot(x,g1(x))

（直方图的最大高度约为0.11，平均值为44，σ为0.35）这是我的情节。与之前完成任务的任务进行比较。

！https://imgur.com/MYraeeD 更多信息在这里： http://docs.astropy.org/en/stable/modeling/

相同的HISTOGRAM高度和不同的高斯曲线，与直方图数据无关

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