不使用fi求高斯阵列的sigma

Question

我有一个数组，叫做gaussian_array，它是由一系列数字组成的，这些数字一旦被绘制出来，就形成了一个很好的近似值。 我需要理解这个高斯函数的\sigma，但我不允许使用任何类型的拟合。到目前为止，我所尝试的是计算高斯峰，它由数组的第一个元素（高斯分布在原点周围）给出，gaussian_array[0]，然后不知何故，我认为使用FWHM和{}和FWHM之间的已知关系是有用的。 但是，我不知道如何在python中实现这一点。我想写些像

for i in range(len(gaussian_array)):
    if gaussian[i] = FWHM:
        sigma = gaussian[i]/(2.*np.sqrt(2.np.log(2)))

但我不认为这是一个可靠的过程，因为它并不总是真的，gaussian_array的某个元素将与计算的FWHM完全一致。我甚至不能用数值和原点的差平方和来计算标准差。 那么，我如何估计这个sigma的sigma？在

Answer 1

我不明白你为什么要花这么大的力气来计算标准差。在你的帖子中，似乎你试图通过这个关系得到\sigma

如果您试图获得标准偏差，只需使用numpy

import numpy as np

# method 1 - use np.std() on a python data structure
sigma = np.std(gaussian_array)    

# method 2 - convert to numpy array and use .std() method
gaussian_array = np.asarray(gaussian_array)
sigma = gaussian_array.std()