1

我提前为我的无知道歉；我只学习 Python 大约两个月。我在 Stack Overflow 上看到的每个示例问题似乎都讨论了一系列数据的单一分布，而不是每个数据点的一个分布，带展宽。

我有一些（基本上）无限细的条，其值为 x，高度为 y，我需要在上面划一条线，使其看起来像下面的照片：

模拟紫外/可见光谱

条形图是从最右侧的数据表中获得的。曲线是我想要做的。

我正在做一些 TD-DFT 工作来计算理论紫外/可见光谱。它将输出特定波长的光（x 值）的吸光度强度（y 值，即高度）。从理论上讲，这些通常被绘制为无限细的条，尽管我们通过实验获得了一条曲线。通过在理论数据上运行一条曲线，可以使理论数据看起来像一个实验光谱，该曲线包含 y=0 并且在每个吸光度条周围都有一个高斯线形。

我不确定是否有一个功能可以为我做到这一点，或者我是否需要做一些事情，比如为每个吸光度制作一个循环求和高斯曲线，然后绘制结果公式。

谢谢阅读！

4

1 回答 1

0

看起来我的答案是使用 Seaborn 进行内核密度估计。因为 KDE 没有加权并且只考虑 x 值的密度，所以我必须创建一个小循环来创建一个新列表，其中包含每个 x 条目乘以它们各自的强度：

for j in range(len(list1)):  #list1 contains x-values
    list5.append([list1[j]]*int(list3[j]))  #list5 was empty; see below for list3

#now to drop the brackets from within the list:

for k in range(len(list5)):  #list5 was just made, containing intensity-proportional x-values
    for l in list5[k]:
        list4.append(l)  #now just a list, rather than a list of lists

（必须在前面列出另一个强度乘以 1000000 以使它们全部为整数）：

list3 = [i * 1000000 for i in list2]  #list3 now contains integer intensities
于 2018-03-23T03:49:58.617 回答