blocks|key|2543888|text|这似乎是非常适合ROOT的工作，而ROOT提供了python绑定。https://root.cern.ch/pyroot+http://www.rootpy.org/|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|2543889|如果您熟悉根，您只需要创建一个TH2直方图并填充您的点，其中8位彩色图像的强度是直方图计数。然后，将TF2公式定义为二维高斯，并使用拟合方法(极小算法)对其进行拟合。|2543890|部分链接：https://root.cern.ch/root/html534/guides/users-guide/FittingHistograms.html+https://root.cern.ch/root/html/tutorials/fit/fit2.C.html|2543891|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://root.cern.ch/pyroot|1|http://www.rootpy.org/|2|https://root.cern.ch/root/html534/guides/users-guide/FittingHistograms.html|3|https://root.cern.ch/root/html/tutorials/fit/fit2.C.html^0|X|R|0|1P|M|1|0|0|5|23|2|29|1K|3|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|V|8|@]|9|@$A|W|B|X|1|Y]|$A|Z|B|10|1|11]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|12|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|13|8|@]|9|@$A|14|B|15|1|16]|$A|17|B|18|1|19]]|C|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|1A|8|@]|9|@]|C|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|C|$N|O]]|P|$5|K|L|M|C|$N|Q]]|R|$5|K|L|M|C|$N|S]]|T|$5|K|L|M|C|$N|U]]]]

This seems a work perfectly suited for ROOT, and ROOT provides python bindings. <a href="https://root.cern.ch/pyroot" rel="nofollow">https://root.cern.ch/pyroot</a> <a href="http://www.rootpy.org/" rel="nofollow">http://www.rootpy.org/</a>

If you are familiar with ROOT, you just need to create a TH2 histogram and fill with your points, where the intensity of your 8bit color image is the histogram count. Then you define a TF2 formula as a bidimensional gaussian and fit it with the FIT method (minuit algorithm).

some links:
<a href="https://root.cern.ch/root/html534/guides/users-guide/FittingHistograms.html" rel="nofollow">https://root.cern.ch/root/html534/guides/users-guide/FittingHistograms.html</a>
<a href="https://root.cern.ch/root/html/tutorials/fit/fit2.C.html" rel="nofollow">https://root.cern.ch/root/html/tutorials/fit/fit2.C.html</a>

I have an image of a proton beam hitting a scintillator sheet. This image was filtered to a grey-scale 8-bit bmp file. I can use python/matlab to basically get a large list of data points, where each point consist of an <code>(x,y)</code> position and a <code>(z)</code> magnitude.

Beam spot 

<a href="https://i.stack.imgur.com/JyxDQ.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/JyxDQ.jpg" alt="enter image description here"></a>

Zoomed in surface plot
<a href="https://i.stack.imgur.com/rpYXW.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/rpYXW.jpg" alt="enter image description here"></a>

I want to model my <code>z</code> data with Gaussians, and then find the "Full Width at Half Max" of the curve. How can I fit multivariate Gaussians to my data? Is there such a package of Matlab/Python or any other way, code etc.?

Data fit to Multivariate Gaussian Curve

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我有一张质子束击中闪光板的图像。此图像已过滤为灰度8位bmp文件。我基本上可以使用python/matlab来获取大量数据点，其中每个点都由一个(x,y)位置和一个(z)幅值组成。束斑​​放大曲面图​我想用高斯对我的z数据建模，然后找出曲线的“半最大全宽”。如何将多元高斯分布拟合到我的数据中？是否有这样的Matlab/Python包或任何其他方式，代码等？

问多元高斯曲线的数据拟合
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