用py进行voigt拟合

要使用Python进行Voigt拟合，可以使用SciPy库中的optimize.curve_fit函数。Voigt函数本质上是高斯函数和洛伦兹函数的卷积，因此可以使用Scipy库中的special.wofz函数来计算Voigt函数。以下是一个使用Voigt拟合的示例代码：

import numpy as np
from scipy import optimize, special

# 定义Voigt函数
def Voigt(x, sigma, gamma):
    z = (x + 1j*gamma)/(sigma*np.sqrt(2))
    return np.real(special.wofz(z))/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))

# 定义要拟合的函数
def func(x, a, b, c, sigma, gamma):
    return a*x**2 + b*x + c + Voigt(x, sigma, gamma)

# 生成虚拟数据
xdata = np.linspace(0, 10, 101)
ydata = func(xdata, 1, 2, 3, 0.5, 0.5) + 0.1*np.random.normal(size=len(xdata))

# 使用curve_fit进行拟合
popt, pcov = optimize.curve_fit(func, xdata, ydata)

# 输出拟合结果
print("a = %.3f" % popt[0])
print("b = %.3f" % popt[1])
print("c = %.3f" % popt[2])
print("sigma = %.3f" % popt[3])
print("gamma = %.3f" % popt[4])

在这个例子中，我们首先定义了Voigt函数，然后定义了一个将Voigt函数和二次函数相加的函数。我们使用这个函数生成了一组带有噪声的虚拟数据，然后使用optimize.curve_fit函数进行拟合。最后，我们输出了拟合结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际上，Voigt拟合可能需要更多的参数，而且可能需要对初始参数进行调整，才能得到最优的拟合结果。