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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    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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    我嘗試讀取世界座標系(WCS)從使用satrapy這個代碼FITS文件: from astropy.wcs import WCS from astropy.io import fits data = 'file.fits' hdu = fits.open(data) w = WCS(hdu[0].header) 我得到的錯誤: WARNING: FITSFixedWarning: R

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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

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    因此,我一直在將FITS表數據整理到astropy.io.fits中的HDUlist中。我想提供標籤的對象列表,使得它們很容易分辨,而不僅僅是: No. Name Type Cards Dimensions Format 0 PRIMARY PrimaryHDU 349 () 1 BinTableHDU 41 130R x 11C [1E, 1E, 1E, 1J, 1J

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    我正在使用astropy.table.write(filename,path = run_dir)將一個astropy表寫入名爲dat.h5的文件。但是我收到文件存在的錯誤,我在下面用pdb跟蹤顯示它沒有。到底是怎麼回事? (Pdb) run_dir '/Users/ms/run0' (Pdb) os.system("ls " + run_dir) param.txt temp_in.da

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    我想基於從頭部提供的緯度拼接擬合數組。但是,我似乎無法用我對python的知識和文檔中的astropy來做到這一點。我的代碼是這樣的: from astropy.io import fits import numpy as np Wise1 = fits.open('Image1.fits') im1 = Wise1[0].data im1 = np.where(im1 > *lati

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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?