用py进行voigt拟合

要用Python进行Voigt拟合，可以使用SciPy库中的optimize.curve_fit函数。Voigt拟合是将高斯函数和洛伦兹函数组合在一起的过程，因此需要导入numpy和scipy.special库。下面是一个基本的Voigt拟合代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy.special import wofz

def voigt(x, sigma, gamma):
    sigma = abs(sigma)
    gamma = abs(gamma)
    z = (x + 1j*gamma) / (sigma * np.sqrt(2))
    V = np.real(wofz(z))
    return V / (sigma * np.sqrt(2*np.pi))

def func(x, a, b, sigma, gamma):
    return a + b*voigt(x, sigma, gamma)

xdata = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
ydata = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, p0=[1, 1, 1, 1])

print(popt)

这个代码示例演示了如何在给定的数据集上进行Voigt拟合。我们使用curve_fit函数来拟合数据，并使用voigt函数来定义Voigt函数。参数p0是拟合的初始值。在这个例子中，我们使用初始值a=1，b=1，sigma=1和gamma=1。最后，我们打印出拟合的结果，即拟合参数popt。