astropy

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    我试图加载到内存中的几个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制作银河坐标的情节。比方说,我有这样的数据: 数据= [(0.261,-7.123,13.03, '不明'),(-0.326,77,13.03, '星系') 其中每个元组是形式(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个python天文图像,每个图像的波长不同,因此它们具有不同的角度分辨率和网格大小,并且为了比较它们以便我可以创建我需要的温度图他们是相同的角度分辨率和网格大小。 我已经成功地将每幅图像卷成与最差图像相同的角度分辨率,但是我很难找到一种方法来重新格网化每个图像,并想知道是否有人知道如何去做这件事? 我希望将图像重新网格化为与最差质量图像相同的网格大小,因此如果需要,我可以将它用作参考图像。谢

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    我尝试读取世界坐标系(WCS)从使用satrapy这个代码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) 我得到的错误: WARNING: FITSFixedWarning: R

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    我有一个巨大的一组目录有不同的列和每个列不同的标题名称,每个标题名称的描述作为注释给出我的ascii文件连续开始。将它们读入pandas.DataFrame的最佳方法是什么,同时它可以设置列的名称,而无需从头开始定义它。以下是我的目录的例子: # 1 MAG_AUTO Kron-like elliptical aperture magnitude [mag] # 2 rh hal

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    因此,我一直在将FITS表数据整理到astropy.io.fits中的HDUlist中。我想提供标签的对象列表,使得它们很容易分辨,而不仅仅是: 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)将一个astropy表写入名为dat.h5的文件。但是我收到文件存在的错误,我在下面用pdb跟踪显示它没有。到底是怎么回事? (Pdb) run_dir '/Users/ms/run0' (Pdb) os.system("ls " + run_dir) param.txt temp_in.da

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    我想基于从头部提供的纬度拼接拟合数组。但是,我似乎无法用我对python的知识和文档中的astropy来做到这一点。我的代码是这样的: 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生成的适合文件中有一个谱图。波长轴在头部被编码为: 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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    对于Python来说,我并不了解以下操作的结果。 我使用astropy.Table data = Table.read(image_data_file, format='ascii') 然后我提出一个相同的新表的表读从一个文件: data2 = data 当一个变化在新表中的条目(或整列)“DATA2 “,这也改变了原来的一个”数据“。 data2['col2'] = 0 这是为什么?