python拟合高斯分布_如何在Python中拟合双高斯分布？

我试图使用

Python获得数据的双高斯分布(

link).原始数据的格式如下：

对于给定的数据,我想获得图中所示峰值的两个高斯分布.我尝试使用以下代码(source)：

from sklearn import mixture

import matplotlib.pyplot

import matplotlib.mlab

import numpy as np

from pylab import *

data = np.genfromtxt('gaussian_fit.dat', skiprows = 1)

x = data[:, 0]

y = data[:, 1]

clf = mixture.GMM(n_components=2, covariance_type='full')

clf.fit((y, x))

m1, m2 = clf.means_

w1, w2 = clf.weights_

c1, c2 = clf.covars_

fig = plt.figure(figsize = (5, 5))

plt.subplot(111)

plotgauss1 = lambda x: plot(x,w1*matplotlib.mlab.normpdf(x,m1,np.sqrt(c1))[0], linewidth=3)

plotgauss2 = lambda x: plot(x,w2*matplotlib.mlab.normpdf(x,m2,np.sqrt(c2))[0], lin