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内插一个天体表列中的数组

我有一个辐射源的多波段目录(如果您想知道的话,可以从SourceExtractor中获得),该目录以以下形式读入了一个星状表： Source # | FLUX_APER_BAND1 | FLUXERR_APER_BAND1 ... FLUX_APER_BANDN | FLUXERR_APER_BANDN 1 np.array(...) np.array(...) ... np.arra

python-将astropy.convolution内核保存到文件

我使用astropy.convolution.Gaussian2DKernel创建了卷积内核.我可以绘制内核,但无法弄清楚如何将其另存为.fits图像. (Galfit在工作流的后面需要它.) from astropy.convolution import Gaussian2DKernel plt.imshow(kernel) kernel = Gaussian2DKernel(4) plt.imshow(kernel) fits

如何使用Python将Gaia天体测量数据绘制成TESS图像？

长话短说：我想将盖亚天体测量数据绘制成Python中的TESS图像.这怎么可能？请参阅下面的详细说明. 我有一个64×64像素TESS星的图像与Gaia ID 4687500098271761792.TESS天文台指南的第8页说1像素是~21弧秒.使用Gaia Archive,我搜索这颗恒星(在顶部特征下面,点击搜索.)并提交查询以查看1

python – astropy.io.fits – HIERARCH关键字不适用于CONTINUE卡：FITS标准的Bug或“功能”？

astropy.io.fits手册指出,我们可以使用超过8个字符的标题关键字.在本例中为HIERARCH cards will be created.该手册还指出,如果我们要存储长度超过80个字符的关键字 – 值对,则为continue cards will automatically be created. 但是,在实践中似乎两个定义只能互斥,即我们不能创建

用Astropy传播不确定性

在之前的astropy版本中,可以通过以下方式处理不确定性的传播： from astropy.nddata import NDData, StdDevUncertainty x = NDData( 16.0, uncertainty=StdDevUncertainty( 4.0 )) y = NDData( 361.0, uncertainty=StdDevUncertainty( 19.0 )) print x.add(y) 对NDData的更改似

python – 使用astropy.io读取一堆FITS时的OSError 24(打开的文件太多)

我正在尝试使用astropy.io.fits将几千个FITS加载到内存中： def readfits(filename): with fits.open(filename) as ft: # the fits contain a single HDU data = ft[0].data return data data_sci = [] for i in range(2000): data_sci.append(readfi