有一段数据，对它进行高斯函数拟合，取拟合的高斯函数峰值点对应的横坐标值，那么这个横坐标值对应的误差是多少？请用python语言编程实现

假设你已经用 `scipy.optimize.curve_fit` 函数对数据进行了高斯函数拟合，那么可以通过计算协方差矩阵来估计拟合参数的误差。具体步骤如下：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import scipy.optimize as opt

2. 定义高斯函数：

def gaussian(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-(x - b)**2 / (2*c**2))

3. 生成一些测试数据：

xdata = np.linspace(0, 10, 101)
ydata = gaussian(xdata, 1.0, 5.0, 0.5) + np.random.normal(0, 0.1, len(xdata))

4. 进行高斯函数拟合：

popt, pcov = opt.curve_fit(gaussian, xdata, ydata)

`popt` 是一个包含拟合参数的数组，`pcov` 是拟合参数的协方差矩阵。

5. 计算拟合参数的标准差：

perr = np.sqrt(np.diag(pcov))

`perr` 是一个包含拟合参数标准差的数组。

6. 计算拟合函数峰值点对应的横坐标值误差：

x_peak = popt[1]
x_peak_err = perr[1]

`x_peak_err` 就是拟合函数峰值点对应的横坐标值误差。

完整的代码如下：

import numpy as np
import scipy.optimize as opt

def gaussian(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-(x - b)**2 / (2*c**2))

xdata = np.linspace(0, 10, 101)
ydata = gaussian(xdata, 1.0, 5.0, 0.5) + np.random.normal(0, 0.1, len(xdata))

popt, pcov = opt.curve_fit(gaussian, xdata, ydata)
perr = np.sqrt(np.diag(pcov))

x_peak = popt[1]
x_peak_err = perr[1]

print("x_peak = {:.3f}, x_peak_err = {:.3f}".format(x_peak, x_peak_err))