GPC数据出现了多个峰，已知各峰的起始分子量 最大分子量 终止分子量 平均分子量 区域 区域百分比 高度百分比，如何来拟合出这条分子量分布曲线图，代码

当你面对GPC (凝胶渗透色谱) 数据中的多个峰，每个峰都有相应的分子量信息，你可以使用一些数据分析库，如Python的matplotlib、numpy和scipy等来绘制分布曲线。以下是一个简化的步骤和代码示例：

1. **数据准备**：
确保数据已经被整理成适当格式，比如列表或pandas DataFrame，其中包含列名如`start_mw`, `end_mw`, `average_mw`, `area`, `percent_area`, 和`peak_height_percent`。

import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df
data = {
    'start_mw': [500, 1000, 2000],
    # ...其他列...
}
dfGPC = pd.DataFrame(data)

2. **数据预处理**：
可能需要将连续的峰合并或者对数据进行归一化，以便更好地展示。

3. **创建曲线**：
使用matplotlib的`plot`函数来画出分布曲线，可以先计算每个峰的分子量范围，然后连接各个峰点。

def plot_distribution(dfGPC):
    x = dfGPC['start_mw'].append(dfGPC['end_mw'])
    y = dfGPC['peak_height_percent']
    
    # 如果有多个峰，考虑平滑曲线，例如使用spline
    from scipy.interpolate import interp1d
    f = interp1d(x, y, kind='slinear')
    x_new = np.linspace(min(x), max(x), 100)  # 更细的网格
    y_new = f(x_new)

    plt.plot(x_new, y_new, label='GPC分子量分布')
    plt.xlabel('分子量 (Da)')
    plt.ylabel('相对高度百分比')
    plt.legend()

4. **显示图形**：
最后，使用`show`函数展示图表。

plt.show()