重み付きのガウシアンフィッティング

Question

### 前提
先日teratailでヒストグラムのガウシアンフィッティングに関する質問をさせていただきました。scipy.optimize.curve_fitの機能であるwight(重み)を用いたフィッティングを用いた結果として困っていた複数ピークの同時フィッティングができるようになりました。
しかし、複数を同時にフィッティングすることで、高さが合わないという問題が発生しました。以下の図で示します。![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2022-09-14/f3365bc0-1135-4879-b19c-6c15c4b7bdba.png)

原因として、重みをかけたことにより引っ張られてしまっているのではないかと考えています。
### 実現したいこと

高さが変わることでσなどのパラメータ、この関数の積分結果に影響を及ぼすため、解決したい。
![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2022-09-14/3e75d44c-019f-484c-a9e1-a03b441fd316.png)
別のデータですが、これが理想です。
### 発生している問題・エラーメッセージ

```
特になし
```

### 該当のソースコード

```python
from pylab import *
from scipy.optimize import curve_fit
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#csvファイルの読み込み
data = pd.read_csv("C:/Users/rine/Desktop/CR-39_analysis/TD531/back/Minor.csv")  
#histの条件　alphaはグラフの透明性
y,x,_ = plt.hist(data,bins=[i*0.48 for i in range(100)],alpha=.3,label='data',ec='black')
plt.xlim(0,48)
#plt.ylim(0,400)

x = (x[1:]+x[:-1])/2 # for len(x)==len(y)

def gauss(x,mu,sigma,A):
    return A*np.exp(-(x-mu)**2/(2*sigma**2))

def bimodal(x,mu1,sigma1,A1,mu2,sigma2,A2,mu3,sigma3,A3,mu4,sigma4,A4):
    return gauss(x,mu1,sigma1,A1)+gauss(x,mu2,sigma2,A2)+gauss(x,mu3,sigma3,A3)+gauss(x,mu4,sigma4,A4)

expected = (13.7,2.87,87, 22.4,1.43,102, 28.5,1.41,367, 33.3,0.48,12000)
params,cov = curve_fit(bimodal,x,y,expected)
sigma = sqrt(diag(cov))
plt.plot(x, bimodal(x,*params), color='red', lw=3, label='fitting')
plt.legend()
plt.show()
print(params,'
',sigma)

w = np.ones(len(x))
w[52:60] = 0.25 # 重みの設定（数値を小さく）
params, cov = curve_fit(bimodal, x, y, expected, sigma = w)

#print(x[52:60])#重みをかける位置の確認
y,x,_ = plt.hist(data,bins=[i*0.48 for i in range(100)],alpha=.3,label='data',ec='black')
plt.xlim(0,48)
#plt.ylim(0,400)
#plt.ylim(8000,12000)

plt.plot(x, bimodal(x,*params), color='black', lw = 3, label = 'fitting')
plt.show()
print(params, '
', sigma)
```

### 試したこと

重みをつける部分の確認及び変更（複数パターンで確認済み）
curve_fit以外のモジュール（GMM）などを試しましたが、いまだうまくいっていません。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Accepted Answer

グラフ表示での関数プロットの横軸の間隔が荒すぎるのかもしれませんので、間隔をもっと細かくしてみてください

```python
plt.plot(x, bimodal(x,*params), color='red', lw=3, label='fitting')
```
↓ 変更
```python
xx = np.arange(x[0], x[-1]+0.01, 0.01)
plt.plot(xx, bimodal(xx,*params), color='red', lw=3, label='fitting')
```

```python
plt.plot(x, bimodal(x,*params), color='black', lw = 3, label = 'fitting')
```
↓ 変更
```python
xx = np.arange(x[0], x[-1]+0.01, 0.01)
plt.plot(xx, bimodal(xx,*params), color='black', lw = 3, label = 'fitting')
```

「0.01」は、適宜調整してください

前提

実現したいこと

発生している問題・エラーメッセージ

該当のソースコード

試したこと

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

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