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我正在嘗試使用cfitsio編寫並使用像素數據將圖像填充到新的適合文件中。我不確定我在做什麼錯誤，但所有數據都沒有寫入到適合文件中。我用binary vi檢查數據和圖像數據沒有正確創建。我使用NASA website的第二個image HST WFPC 2 fits file。這是我寫的代碼： #include <string.h> #include <stdio.h> #include "f

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使用Skyfield的月球節點的經度

我試圖找出使用Skyfield的上升/下降月球節點的經度，但無法在文檔中找到任何參考。可能嗎？也做任何JPL文件已經提供這個數據？

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在挑選出的單行FITS表Astropy

我「只是」想在（天文學）來讀取FITS表，並通過其名稱:: from astropy.io import fits dr7q = fits.open('Shen_dr7_bh_May_2010.fits') tbdata = dr7q[1].data w = tbdata[tbdata['SDSS_NAME'] == 'J000006.53+003055.2'] print(tbdata

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Sympy集成返回1.0 * Integral（..）

每當我嘗試使用Sympy來整合我的函數時，它不評估它，只是簡單地返回我的輸入乘以1.0。這裏是我的代碼： import sympy as sp a = sp.Symbol('a') Ωm = 0.31 Ωr = 9*(10**(-5)) ΩΛ = 0.69 Ω0 = Ωm + Ωr + ΩΛ I = sp.integrate(((Ωm*a**(-1)) + (Ωr*a**(-

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將經度和緯度轉換爲x和y使用Python中的Newton-Raphson迭代轉換Mollweide地圖座標

我試圖編寫一個程序，該程序將從用戶處獲取一組經度爲&的緯度座標，將它們轉換爲x & y Mollweide投影映射的座標，然後報告這些座標處的像素值（在本例中爲噪聲溫度）。我正在使用的地圖/數據是作爲Mollweide投影圖提供的Haslam 408 MHz All Sky Survey。這些數據採用.fits格式，是對408 MHz頻段噪聲的全天候調查。根據Mollweide project

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想用healpy製作healpix日誌密度全天空地圖

我有一套大型的，> 10M的對象，帶有R.A.s和Declinations的文件。我想製作這些日誌密度全天空地圖，使用我認爲healpix/healpy。我當前的代碼如下所示： m = hp.ang2pix(512, ra, dec, lonlat=True) NSIDE = 512 np.arange(hp.nside2npix(NSIDE)) hp.visufunc.mollview(m

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Python：從網站拉.png，輸出到另一個

希望這個問題不是太模糊，或要求太多。本質上，我正在分析大量的光譜，並希望創建一個包含這些光譜的大網頁，而不是查看單個光譜。附件是最終結果應該是什麼樣子的例子。在那裏每個單獨的光譜是由一個巨大的圖書館拉動。自從我編寫代碼已經很長時間了，所以這仍然是一種學習體驗。我設法創建了一個網頁，並提出了一個單一的光譜。但是沒有把這兩個放在一起。尤其不在數十萬的規模上。據推測這是一個for循環的問題？如果有人

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定製PDF scipy.stats.rv_continuous不需要的上限

我試圖產生某些光度與以下形式的QSO的隨機概率密度函數： 1 /（（L/L_B^*）^阿爾法+（L/L_B^*）^β）其中L_B^*，α和β都是常數。要做到這一點，下面的代碼被用於： import scipy.stats as st logLbreak = 43.88 alpha = 3.4 beta = 1.6 class my_pdf(st.rv_continuous):

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用HEALPy保存像素數

我有一個星系列表可以繪製到healpix地圖上（我使用healpy來做）每個星系都有一個通量集，我需要讓它們以這樣一種方式繪圖：通量對於每個星系在地圖上是守恆的。這是我的代碼： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import healpy as hp pi = np.pi nside = 8 xsize = 100

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有效收集大量數據

我有一個程序創建一個太陽系，整合直到相鄰行星之間發生近距離接觸（或直到10e + 9年），然後將兩個數據點寫入文件。當行星離得太近時，嘗試和除外行爲就會成爲一面旗幟。該過程重複16,000次。這一切都是通過導入模塊REBOUND完成的，該模塊是一個軟件包，它將顆粒在重力影響下的運動整合在一起。 for i in range(0,16000): def P_dist(p1, p2):