Hey,
der Titel sagt alles. Ich brauch eine Fitfunktion, wo ich mit parametern Amplitute und Form von Messwerte anfitten kann. Jedoch sollte die Funktion für x = 0 auch null sein. Jmd Ideen?, alles was ich bis jetzt im Internet gefunden hat hilft mir nicht wirklich weiter.

Ok habs selber jetzt nach dem hinweis gefunden:

step = 10
x_list = [[x, x+step] for x in np.arange(tref[0], tref[-1], step) if x < tref[-1]]
print(x_list)

was mir das ausgibt:
[0.3333333333333333, 10.333333333333334], [10.333333333333334, 20.333333333333336], [20.333333333333332, 30 ...

also ich hätt irgendwie sowas gemacht:

x = np.arange(tref[0], tref[-1], 10)
x = np.split(x, len(x)/2)
x = list(x)
for counter in range(len(x)):
x.append(np.array([x[counter][1], x[counter+1][0]]))


aber 1) finde ich, ist das alles andere als elegant, gibt es dazu keine spezielle funktion ...

Hey,
ich hab mich gefragt, ob man folgendes problem auch elegant lösen könnte:

ich hab eine startzeit und endzeit, eg. 0 min und 10 min.
nun möchte ich zeitintervalle in dieser form erstellen: [0,1] [1,2][2,3]...[9,10]
jemand ne idee wie man das elegant lösen kann?

Hey Community,
da ich zur Auswertung u.a. die Position des Maximums benötige, lasse ich via scipy optimize einen fit anfertigen. Hierzu verwende ich aktuell eine Gaussian funktion:

def Gauss(x, intensity, maximum, width):
return 100 - (intensity * np.exp(-(x - maximum) ** 2 / (2 * width ** 2 ...