用py进行voigt拟合
时间: 2024-04-30 11:24:56 浏览: 9
要使用Python进行Voigt拟合,可以使用SciPy中的optimize.curve_fit函数,该函数可以用于拟合任意函数。
首先,我们需要导入必要的库:
```python
import numpy as np
import scipy.optimize as optimize
from scipy.special import wofz
```
然后,我们定义Voigt函数:
```python
def voigt(x, sigma, gamma):
z = (x + 1j*gamma)/(sigma*np.sqrt(2))
return np.real(wofz(z))/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))
```
其中,sigma是高斯函数的标准差,gamma是洛伦兹函数的半宽度。函数wofz是复变函数Faddeeva函数的实部,用于计算Voigt函数。
接下来,我们需要准备实验数据。假设我们有一组x和y的数据:
```python
x = np.array([1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0])
y = np.array([0.05, 0.07, 0.09, 0.12, 0.15, 0.19, 0.23, 0.28, 0.34, 0.41])
```
现在,我们可以使用curve_fit函数进行拟合:
```python
popt, pcov = optimize.curve_fit(voigt, x, y, p0=[0.1, 0.1])
```
其中,p0是拟合参数的初始值。popt是拟合的最佳参数,pcov是协方差矩阵。
最后,我们可以用拟合参数绘制拟合曲线:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x_fit = np.linspace(1.1, 2.0, 100)
y_fit = voigt(x_fit, popt[0], popt[1])
plt.plot(x, y, 'bo', label='data')
plt.plot(x_fit, y_fit, 'r-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()
```
这样就完成了Voigt拟合。完整的代码如下:
```python
import numpy as np
import scipy.optimize as optimize
from scipy.special import wofz
import matplotlib.pyplot as plt
def voigt(x, sigma, gamma):
z = (x + 1j*gamma)/(sigma*np.sqrt(2))
return np.real(wofz(z))/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))
x = np.array([1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0])
y = np.array([0.05, 0.07, 0.09, 0.12, 0.15, 0.19, 0.23, 0.28, 0.34, 0.41])
popt, pcov = optimize.curve_fit(voigt, x, y, p0=[0.1, 0.1])
x_fit = np.linspace(1.1, 2.0, 100)
y_fit = voigt(x_fit, popt[0], popt[1])
plt.plot(x, y, 'bo', label='data')
plt.plot(x_fit, y_fit, 'r-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()
```