python - 使高斯拟合到根直方图

我正在尝试编写一个程序以使多个高斯人适合ROOT直方图，但不幸的是，我对pyROOT的经验不足。

我具有Ba133发射光谱的直方图，并且想使高斯适合峰，以便我知道所述峰的x轴值，以便校准检测器。理想情况下，该程序将迭代并找到峰本身，但是我可以自己指定峰。



目前我唯一的代码是：

import ROOT

infile = ROOT.TFile("run333.root")

Ba_spectrum = infile.Get("hQ0")

Ba_spectrum.Draw()

如果有人可以告诉我如何使用pyroot使高斯人适应这些峰，最好是自动进行，那么将不胜感激。

谢谢

最佳答案

鉴于获得良好的拟合结果通常取决于以合理的初始参数值开始，因此最好指定开始的峰的大致位置。例如，您可能有一个文本文件，其中包含所有明显峰的高度，均值和宽度的猜测。

16000.0 625.0 25.0
  500.0 750.0 50.0
...

然后像这样运行拟合。

import ROOT

in_file = ROOT.TFile("run333.root")
if not in_file.IsOpen():
    raise SystemExit("Could not open file.")

spectrum = in_file.Get("hQ0")
if spectrum is None:
    raise SystemExit("Could not find spectrum histogram.")

N_GAUSS_PARAMS = 3

init = []
with open("init.txt") as f:
    for s in f:
        tokens = s.split()
        if not tokens:
            continue
        if len(tokens) != N_GAUSS_PARAMS:
            raise SystemExit(
                "Bad line in initial-value file: \"{}.\"".format(s)
            )

        init.append([float(t) for t in tokens])

n_peaks  = len(init)
n_params = N_GAUSS_PARAMS * n_peaks

fit_function = ROOT.TF1(
    "fit_function",
    "+".join(
        ["gaus({})".format(i)
         for i in range(0, n_params, N_GAUSS_PARAMS)]
    ), 0.0, 4100.0
)
for i in range(n_peaks):
    for j in range(N_GAUSS_PARAMS):
        fit_function.SetParameter(i * N_GAUSS_PARAMS + j, init[i][j])

spectrum.Fit(fit_function)

for i in range(1, n_params, N_GAUSS_PARAMS):
    print(fit_function.GetParameter(i))

关于python - 使高斯拟合到根直方图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/42120425/