Roofit创建的python包装器很容易与Pandas数据帧配合。
pyroofit的Python项目详细描述
pyroofit
==
pyroofit是一个适用于python和pandas数据帧的框架，位于roofit包的根目录之上。
该包允许在一个或多个适合的维度上简单地安装标准pdf和自定义pdf。
示例
----
分布：
`` python
从pyroofit.models导入gauss
将numpy导入为np
data=np.random.normal（0，1，1000）
pdf=gauss（（'x'，-3，mean=（-1，0，1））
pdf.fit（data）
pdf.plot（'example\u gauss.pdf'，）
pdf.get（）
```
一个更复杂的例子，关于信号的高斯pdf和背景的多项式的组合：
``python
np.random.normal（750，1，1000））}
df=pd.dataframe（df）
pdf.get（）
`````
<；img src=“http://desy.de/~swehle/pyrofit.png”width=“400”height=“400”>；
observates可以由一个以列名/变量名作为第一个参数的列表或元组进行初始化，后跟范围和/或初始值和范围：
```
x=（'x'，-3，3）
x=（'mass'，-3，0.02，3）
``
参数：`sigma=（0.01，0，1）`
这里的顺序并不重要。
支持python的根安装
*运行此文件夹中的“python setup.py install”
*运行“python setup.py docs”创建文档
您可能需要通过
`pip install package--user`.来安装这些包。
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pyroofit是一个适用于python和pandas数据帧的框架，位于roofit包的根目录之上。
该包允许在一个或多个适合的维度上简单地安装标准pdf和自定义pdf。
示例
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分布：
`` python
从pyroofit.models导入gauss
将numpy导入为np
data=np.random.normal（0，1，1000）
pdf=gauss（（'x'，-3，mean=（-1，0，1））
pdf.fit（data）
pdf.plot（'example\u gauss.pdf'，）
pdf.get（）
```
一个更复杂的例子，关于信号的高斯pdf和背景的多项式的组合：
``python
np.random.normal（750，1，1000））}
df=pd.dataframe（df）
pdf.get（）
`````
<；img src=“http://desy.de/~swehle/pyrofit.png”width=“400”height=“400”>；
observates可以由一个以列名/变量名作为第一个参数的列表或元组进行初始化，后跟范围和/或初始值和范围：
```
x=（'x'，-3，3）
x=（'mass'，-3，0.02，3）
``
参数：`sigma=（0.01，0，1）`
这里的顺序并不重要。
支持python的根安装
*运行此文件夹中的“python setup.py install”
*运行“python setup.py docs”创建文档
您可能需要通过
`pip install package--user`.来安装这些包。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
