仕事で使うデータではガウシアンフィッティングなんかをする機会が多いので、試しにpythonで書いてみました。 手順は、 みたいな理想曲線に適当にノイズをランダムに加えて、フィットするべきデータ点を作る 生成したデータ点をフィットする 結果を、理想的な曲線、生成されたデータ、フィットされた結果の曲線、という感じでプロットする フィットされた結果のパラメータの値と、その誤差を標準出力に書き出す っていう感じです。 では、早速ですが、コードを適当に載せてみたいと思います。もっと良い方法がある、おかしい、とかあったら教えてもらえるとありがたいです。自分の場合は、main.pyとかいうファイルに書いてますが、まあこれは何でもいいと思いますね。 #!/usr/bin/env python import math, numpy, scipy.optimize import matplotlib.pypl
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