python-2.7 - Lmfit 個別ピーク フィッティング

Question

私は曲線/ピーク フィッティングに非常に慣れていませんが、複数の独立したピークを持つデータ セットをフィッティングしようとしています。私はlmfitが提供する例に似たものを試しました.これが私のコードです:

import matplotlib.pyplot as plt
from lmfit.models import GaussianModel
from numpy import loadtxt

data = loadtxt('079-55.freq')
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

gauss1 = GaussianModel(prefix='g1_')
pars = gauss1.make_params()
pars['g1_center'].set(4100, min=2000, max=4500)
pars['g1_amplitude'].set(170, min=10)

gauss2 = GaussianModel(prefix='g2_')
pars.update(gauss2.make_params())
pars['g2_center'].set(4900, min=4500, max=5500)
pars['g2_amplitude'].set(30, min=10)

gauss3 = GaussianModel(prefix='g3_')
pars.update(gauss3.make_params())
pars['g3_center'].set(600, min=5500, max=10000)
pars['g3_amplitude'].set(13, min=10)

mod = gauss1 + gauss2 + gauss3

init = mod.eval(pars, x=x)
plt.plot(x, init, 'k--')

out = mod.fit(y, pars, x=x)

print(out.fit_report())

plt.plot(x, out.best_fit, 'r-')
plt.plot(x, y)
plt.show()

ただし、結果は次のようになります。

以下に示すように、3 つの別々のピークをどのように適合させるかについて、私は非常に混乱しています。パラメータの更新は、個別の独立したピークではなく、複数のモデルを同じデータセットにピットインするためのものだと思います。私は間違っているかもしれません。何か提案はありますか？