Установка гистограммы с перекосом гауссовского

Question

Я хочу подгонять гистограммы с перекосом гауссовского. Беру свои данные из текстового файла:

rate, err = loadtxt('hist.dat', unpack = True) 

, а затем построить их в виде гистограммы:

plt.hist(rate, bins= 128) 

Эта гистограмма имеет искаженную форму гауссова, что я хотел бы, чтобы соответствовать. Я могу сделать это с простым гауссовым, потому что scipy имеет включенную функцию, но не с перекосом. Как я могу продолжить?

Возможно, хорошее испытание пригодности было бы лучшим.

Answer 1

Возможно, вы нашли lmfit (http://lmfit.github.io/lmfit-py/). Это модель наклонного Gaussian встраивается. Ваша проблема может быть столь же просто, как

from lmfit.models import SkewedGaussianModel 

xvals, yvals = read_your_histogram() 

model = SkewedGaussianModel() 

# set initial parameter values 
params = model.make_params(amplitude=10, center=0, sigma=1, gamma=0) 

# adjust parameters to best fit data. 
result = model.fit(yvals, params, x=xvals) 

print(result.fit_report()) 
pylab.plot(xvals, yvals) 
pylab.plot(xvals, result.best_fit) 

Это сообщит значения и неопределенности для параметров амплитуды, центр, сигма (для нормальной гауссовой) и гамма, асимметрию фактор.