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  <author_name>onsanai</author_name>
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  <blog_title>物理の駅 Physics station by 現役研究者</blog_title>
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    <anon>Python</anon>
    <anon>Fitting</anon>
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  <description>最新の投稿 phst.hateblo.jp 過去の投稿 phst.hateblo.jp これを少し汎用化して、リスト、ビンの数、最小値、最大値を与えて、正規分布でフィッティングする関数を作ってみた。 オプションで平均値の初期値、標準偏差の初期値、グラフを描画するかどうかを与える。 注: グラフの縦方向のエラーが分かりにくかったので、 plot -&gt; errorbar へ修正した 使い方 import numpy.random fit_gaussian(numpy.random.randn(10000),50,-5,5,show_plot=True) 関数 import math def fit…</description>
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  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fphst.hateblo.jp%2Fentry%2F2019%2F09%2F06%2F144843&quot; title=&quot;Python scipyのcurve_fitで正規分布でフィッティングし、各パラメータとカイ二乗を得る汎用的な関数を作ってみる - 物理の駅 Physics station by 現役研究者&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
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  <published>2019-09-06 14:48:43</published>
  <title>Python scipyのcurve_fitで正規分布でフィッティングし、各パラメータとカイ二乗を得る汎用的な関数を作ってみる</title>
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