Мне просто интересно, есть ли простой способ реализовать гауссово / лоренцево подгонку к 10 пикам и извлечь fwhm, а также определить положение fwhm по значениям x. Сложный способ состоит в том, чтобы отделить пики и подогнать данные и извлечь fwhm.

Данные [https://drive.google.com/file/d/0B6sUnnbyNGuOT2RZb2UwYXU4dlE/view?usp=sharing].

Любой совет с благодарностью. Благодарю.

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

data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
x, y = data

plt.plot(x,y)
plt.show()

def func(x, *params):
    y = np.zeros_like(x)
    print len(params)
    for i in range(0, len(params), 3):
        ctr = params[i]
        amp = params[i+1]
        wid = params[i+2]
        y = y + amp * np.exp( -((x - ctr)/wid)**2)



guess = [0, 60000, 80, 1000, 60000, 80]
for i in range(12):
    guess += [60+80*i, 46000, 25]


popt, pcov = curve_fit(func, x, y, p0=guess)
print popt
fit = func(x, *popt)

plt.plot(x, y)
plt.plot(x, fit , 'r-')
plt.show()



Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\test.py", line 33, in <module>
popt, pcov = curve_fit(func, x, y, p0=guess)
File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\minpack.py", line 533, in curve_fit
res = leastsq(func, p0, args=args, full_output=1, **kw)
File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\minpack.py", line 368, in leastsq
shape, dtype = _check_func('leastsq', 'func', func, x0, args, n)
File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\minpack.py", line 19, in _check_func
res = atleast_1d(thefunc(*((x0[:numinputs],) + args)))
File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\minpack.py", line 444, in    _ general_function
return function(xdata, *params) - ydata
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'NoneType' and 'float'