astropy

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    我試圖加載到內存中的幾個2 000 FITS利用astropy.io.fits: def readfits(filename): with fits.open(filename) as ft: # the fits contain a single HDU data = ft[0].data return data data_sci = [] fo

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    有沒有一種方法可以繪製python中的光譜,使其具有平方水平(直方圖像';因此光譜分辨率被考慮在內),而不是一個連續的直線連接點?

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    我遇到了用astropy查看圖像的問題。這裏是我的代碼: from astropy.io import fits import matplotlib.pyplot as plt hdu_list=fits.open("500m2deep.fit") image_data=hdu_list[0].data hdu_list.close() plt.imshow(image_data,cma

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    我在用Iraf生成的適合文件中有一個譜圖。波長軸在頭部被編碼爲: WAT0_001= 'system=multispec' WAT1_001= 'wtype=multispec label=Wavelength units=angstroms' WAT2_001= 'wtype=multispec spec1 = "1 1 2 1. 2.1919422441886 4200 0. 452.53

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    對於Python來說,我並不瞭解以下操作的結果。 我使用astropy.Table data = Table.read(image_data_file, format='ascii') 然後我提出一個相同的新表的表讀從一個文件: data2 = data 當一個變化在新表中的條目(或整列)「DATA2 「,這也改變了原來的一個」數據「。 data2['col2'] = 0 這是爲什麼?

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    我有很多VO的表像這樣的: http://svo2.cab.inta-csic.es/theory/fps3/fps.php?ID=2MASS/2MASS.H ,但我不是真正感興趣的表本身,只有在又名PARAMeters的元數據。 有沒有一種簡單的方法來獲得這些(如FITS表頭)python/astropy? 我發現的唯一的事情是一些嵌套的循環: from astropy.table import

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    我正在嘗試使用astropy模塊來平滑我的數據。作爲一維的例子,我曾嘗試下面的代碼: import numpy as np from astropy import convolution as conv var1=np.arange(10) kernel=np.asarray([-1,1,0]) conv.convolve(var1,kernel) 這將返回在我的情況:array([

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    我想使用python製作銀河座標的情節。比方說,我有這樣的數據: 數據= [(0.261,-7.123,13.03, '不明'),(-0.326,77,13.03, '星系') 其中每個元組是形式(ra,dec,flux,type)。 我被要求使用astropy + matplotlib,所以: c = SkyCoord(ra = ra*u.degree, dec = dec*u.degree)

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    我有5個python天文圖像,每個圖像的波長不同,因此它們具有不同的角度分辨率和網格大小,並且爲了比較它們以便我可以創建我需要的溫度圖他們是相同的角度分辨率和網格大小。 我已經成功地將每幅圖像捲成與最差圖像相同的角度分辨率,但是我很難找到一種方法來重新格網化每個圖像,並想知道是否有人知道如何去做這件事? 我希望將圖像重新網格化爲與最差質量圖像相同的網格大小,因此如果需要,我可以將它用作參考圖像。謝

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    我有一個巨大的一組目錄有不同的列和每個列不同的標題名稱,每個標題名稱的描述作爲註釋給出我的ascii文件連續開始。將它們讀入pandas.DataFrame的最佳方法是什麼,同時它可以設置列的名稱,而無需從頭開始定義它。以下是我的目錄的例子: # 1 MAG_AUTO Kron-like elliptical aperture magnitude [mag] # 2 rh hal