h, edges = np.histogram(sacc_pick_df['ampl'], bins='auto') p = (h.max()-h)出现Parameter 'initial' unfilled报错

这个错误信息的来源可能是您正在使用 `scipy.optimize.curve_fit` 函数来拟合数据，并且参数 `p0`（即初始值）没有被正确地指定。

在您的代码中，`p` 变量似乎是由 `h` 计算而来，但是我并没有看到任何 `curve_fit` 函数的调用。因此，我猜测您可能的代码如下：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

h, edges = np.histogram(sacc_pick_df['ampl'], bins='auto')
p0 = (h.max() - h)

# 使用 curve_fit 函数拟合数据
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, p0)

这里的问题在于，`p0` 的值应该是一个数组，而不是一个标量。因此，您需要将 `p0` 改成一个数组，例如：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

h, edges = np.histogram(sacc_pick_df['ampl'], bins='auto')
p0 = np.array([h.max() - h.mean(), h.mean()])

# 使用 curve_fit 函数拟合数据
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, p0)

这里，`p0` 是一个长度为 2 的数组，其中第一个元素是 `h.max() - h.mean()`，第二个元素是 `h.mean()`。这些值可以根据您的实际需求进行调整。