Я пытаюсь установить гауссовский для моих данных (который уже является грубым гауссовским). Я уже принял совет тех, кто здесь и попробовалcurve_fit а такжеleastsq но я думаю, что мне не хватает чего-то более фундаментального (поскольку я понятия не имею, как использовать команду). Вот посмотрите на сценарий, который я до сих пор

import pylab as plb
import matplotlib.pyplot as plt

# Read in data -- first 2 rows are header in this example. 
data = plb.loadtxt('part 2.csv', skiprows=2, delimiter=',')

x = data[:,2]
y = data[:,3]
mean = sum(x*y)
sigma = sum(y*(x - mean)**2)

def gauss_function(x, a, x0, sigma):
    return a*np.exp(-(x-x0)**2/(2*sigma**2))
popt, pcov = curve_fit(gauss_function, x, y, p0 = [1, mean, sigma])
plt.plot(x, gauss_function(x, *popt), label='fit')

# plot data

plt.plot(x, y,'b')

# Add some axis labels

plt.legend()
plt.title('Fig. 3 - Fit for Time Constant')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Voltage (V)')
plt.show()

Из этого я получаю гауссовскую форму, которая является моими исходными данными, и прямую горизонтальную линию.

Кроме того, я хотел бы построить свой график, используя точки, а не соединяя их. Любой вклад приветствуется!