Python scipy leastsq高斯拟合赢得'；除非给出期望值，否则不能工作
我有一些数据，当我给拟合一个期望值时，它会正确地将高斯拟合到我的数据中。如果我不给它期望值，它会在我的数据上画一条水平线（拟合不起作用） 我之所以希望在没有期望值的情况下得到适合工作的拟合，是为了能够比较峰值位置的差异 编辑： 期望值“expect”是具有最高y值（我的数据峰值）的x位置 如果我不使用期望值，我将强制高斯分布在绘图的中心Python scipy leastsq高斯拟合赢得'；除非给出期望值，否则不能工作,python,scipy,gaussian,least-squares,Python,Scipy,Gaussian,Least Squares,我有一些数据，当我给拟合一个期望值时，它会正确地将高斯拟合到我的数据中。如果我不给它期望值，它会在我的数据上画一条水平线（拟合不起作用） 我之所以希望在没有期望值的情况下得到适合工作的拟合，是为了能够比较峰值位置的差异 编辑： 期望值“expect”是具有最高y值（我的数据峰值）的x位置 如果我不使用期望值，我将强制高斯分布在绘图的中心 xdata[29] 其中29是我的数据中的中心存储箱（总共60个存储箱）。当我这样做的时候，我得到了一条平线。我希望这种拟合会更糟，但它会给我一些高斯型拟合
xdata[29]
其中29是我的数据中的中心存储箱（总共60个存储箱）。当我这样做的时候，我得到了一条平线。我希望这种拟合会更糟，但它会给我一些高斯型拟合 为什么不将输入数据的期望值初始化为argmax呢？如果允许高斯分布的振幅为零，那么仍然可以得到一条平线。我仍然不明白为什么您不想使用
argmax（ydata）xdata[29]