用py进行voigt拟合

Voigt拟合是一种常用的谱线拟合方法，它可以用来处理同时具有高斯和洛伦兹线型的谱线。在Python中，我们可以使用SciPy库中的`curve_fit`函数来进行Voigt拟合。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy.special import wofz
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以定义Voigt函数：

def voigt(x, amp, cen, sigma_g, sigma_l):
    z = ((x-cen) + 1j*sigma_l) / (sigma_g * np.sqrt(2))
    return amp * np.real(wofz(z))

其中，`amp`表示谱线的振幅，`cen`表示谱线的中心位置，`sigma_g`表示高斯线型的标准差，`sigma_l`表示洛伦兹线型的半宽度。

接下来，我们可以生成一组测试数据：

x = np.linspace(-5, 5, 1000)
y = voigt(x, 1, 0, 1, 1) + np.random.normal(0, 0.1, 1000)

这里我们使用Voigt函数生成一组理论数据，并加上一些随机噪声。

然后，我们可以使用`curve_fit`函数进行拟合：

popt, pcov = curve_fit(voigt, x, y, p0=[1, 0, 1, 1])

其中，`p0`是拟合参数的初始值。`popt`是拟合结果，`pcov`是拟合结果的协方差矩阵。

最后，我们可以绘制拟合结果：

plt.plot(x, y, 'b-', label='data')
plt.plot(x, voigt(x, *popt), 'r-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()

完整的代码如下：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy.special import wofz
import matplotlib.pyplot as plt

def voigt(x, amp, cen, sigma_g, sigma_l):
    z = ((x-cen) + 1j*sigma_l) / (sigma_g * np.sqrt(2))
    return amp * np.real(wofz(z))

x = np.linspace(-5, 5, 1000)
y = voigt(x, 1, 0, 1, 1) + np.random.normal(0, 0.1, 1000)

popt, pcov = curve_fit(voigt, x, y, p0=[1, 0, 1, 1])

plt.plot(x, y, 'b-', label='data')
plt.plot(x, voigt(x, *popt), 'r-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()