我想在Python中将多条zgddt曲线拟合为质谱数据。现在，我一次将数据拟合成一个zgddt - 一次一个范围。如何在Python中拟合多个zgddt曲线到质谱数据？
有没有更简化的方法来做到这一点？有没有办法通过循环运行数据来在每个峰值处绘制zgddt？我猜想有一个更好的方法，但我已经梳理了互联网。
我的两个zgddt图如下所示。
下面是我当前的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.optimize as opt
from scipy.interpolate import interp1d
RGAdata = np.loadtxt("/Users/ilenemitchell/Desktop/RGAscan.txt", skiprows=14)
RGAdata=RGAdata.transpose()
x=RGAdata[0]
y=RGAdata[1]
# graph labels
plt.ylabel('ion current')
plt.xlabel('mass/charge ratio')
plt.xticks(np.arange(min(RGAdata[0]), max(RGAdata[0])+2, 2.0))
plt.ylim([10**-12.5, 10**-9])
plt.title('RGA Data Jul 25, 2017')
plt.semilogy(x, y,'b')
#fitting a guassian to a peak
def gauss(x, a, mu, sig):
return a*np.exp(-(x-mu)**2/(2*sig**2))
fitx=x[(x>40)*(x<43)]
fity=y[(x>40)*(x<43)]
mu=np.sum(fitx*fity)/np.sum(fity)
sig=np.sqrt(np.sum(fity*(fitx-mu)**2)/np.sum(fity))
print (mu, sig, max(fity))
popt, pcov = opt.curve_fit(gauss, fitx, fity, p0=[max(fity),mu, sig])
plt.semilogy(x, gauss(x, popt[0],popt[1],popt[2]), 'r-', label='fit')
#second guassian
fitx2=x[(x>26)*(x<31)]
fity2=y[(x>26)*(x<31)]
mu=np.sum(fitx2*fity2)/np.sum(fity2)
sig=np.sqrt(np.sum(fity2*(fitx2-mu)**2)/np.sum(fity2))
print (mu, sig, max(fity2))
popt2, pcov2 = opt.curve_fit(gauss, fitx2, fity2, p0=[max(fity2),mu, sig])
plt.semilogy(x, gauss(x, popt2[0],popt2[1],popt2[2]), 'm', label='fit2')
plt.show()
2017-07-28
MsPhyz
+1
请问您可以提供一些示例数据吗？另外，您是否可以用箭头显示图像，以表明您希望用zgddt拟合突出显示什么？ –
+0
当然。我刚刚更新了照片(上面链接)。我还上传了一个示例数据的链接。 Thx –
+0
您必须想出一种方法来识别峰值及其周围的范围，很可能使用滚动窗口技术。一旦你写了这个函数，你可以遍历整个数据集。 –