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FITS(Flexible Image Transport System)格式文件是天文学数据储存的公用文件格式，在国际的天文数据存储与传输中担任着十分重要的角色。但是这种文件格式在其他科学领域并不常用，造成这方面的文件资料并不多，尤其是基础性入门的指导性说明就更少了。

我本人也是初学天文的学生，对于一些特殊情况，可能学生们突然接触这类文件格式，有可能不知所措。如果老师们讲的比较详细的话，学生还能听懂，但若是学生不得不自己自学掌握，可能就很难有一个感性的理解。其实我并不专业，在这里只是想用自己的理解向有需要的同行简单介绍一下，让大家了解一些基础的、容易理解的知识。

以下内容适合刚刚接触Python的天文初学者。

FITS文件有很多单元（Unit）组成，每个单元都包含记录单元属性信息的部分，叫做头文件（Header），以及存储数据的部分，叫做数据单元（Data），合起来就称为HDU（Header and Data Unit），其中头文件是必有的，数据单元可选。

一、FITS文件单元的头文件（header）的格式

单元的头文件由多行上述格式的代码组成，每行80个字符，结尾以关键词END结束。可以见下图：

每个关键字都有着相应的值，在头文件中存储着文件的日期、大小、数据格式、数据来源、数据范围、数据位数、坐标轴数等等信息。

每一个文件必须含有SIMPLE、BITPIX、NAXIS和END关健字，并且必须是这一顺序。在它们之间可以插入其它的行记录。第一个记录的关健字一定是SIMPLE，最后的行记录是END。

SIMPLE：值为T表示是一个标准的FITS文件，否则为F。

BITPIX：值为8、1 6、32、一32或一64，表示图象数据的格式。若为8、1 6、32，则数据为单字节、双字节和4字节符号整数，值为一32和一64代表数据为单精度和双精度浮点数，第一位为符号，接下来8位(单精度)或11位(双精度)为幂，余下的为小数。但它们的存储格式与PC机不同，它采用高字节在前，低字节在后的存储方式。因此将FITS格式转换为任何PC机或在PC 机上显示FITS图象都要考虑字节交换的问题。

NAXIS：图象数据矩阵的维数，对于2维图象，它至少为2。NAXIS为0表示没有数据。

NAXISi：当NAXIS大于为0时，其后必须按次序跟有NAXIS1、NAXIS2等等，表示每维的大小。每个NAXISi必须大于0。

END： 最后一个行记录的关健字必须是END。其后为空格直到文件头结束。

其他关健字都是可选的，在天文图象中常用的还有DATE(日期)、UT(时间)、TELESCOPE(望远镜)OBSERVER(观测者)、OBJECT(目标)、EPocH(历元)等等。常用的还确DATAMAX和DATAMIN(数据的最大和最小值)，BSCALE和BZERO(实际值一BZREO+BSCAI B×图象值)．COMMENT(注释)等。

二、Python中数据的简单提取

先简单说数据单元的格式，FITS文件的数据是以多维数组的形式存在的，常见的是二维数组，比较简单的例子就是可以记录一系列点的坐标值信息，这样数据形式就是N*2的二维数组。

Python要处理FITS文件，要提前安装几个扩展包，针对FITS文件读取的是astropy扩展包，这个网站有很多Windows版非官方Python扩展包，大家可以去哪里下载需要的东西。（2017/4更新：其实建议使用pip等包管理工具进行安装）

在Python中，我们首先要引入fits模块，然后打开FITS文件，比如我的是下面这样的（我的FITS文件）

hdu是随便写的名字，可以换成别的，只要你愿意。hdu下有很多函数，你可以输入hdu.按Tab键查看，可以看到许多函数，我们只需要了解我们需要的几个就可以了。

我们可以通过info函数查看文件基本信息：

我们可以看到这个文件有两个单元，其中PrimaryHDU是每个文件都有的，可以叫主单元，BinTableHDU属于扩展单元，在这里是包含数据的单元。那我们怎么查看里面的信息和数据呢？首先，先看输出结果里的表示方法，每个单元是用1、2……标记的，实际上FITS文件的每个单元组成了类似于一个“单元数组”的东西（我杜撰的词），我们可以通过类似的方式进行访问，也就是hdu[0]便表示主单元，hdu[1]表示第一个扩展单元。

（1）我们先看头文件。单元的头文件内容可以用header方法进行访问，就像下面这样，我们就看到了主单元的头文件中的信息，正是必要的四个关键字。

header很像一个字典（dict），我不清楚到底是不是，因为这里一个关键字（keyname）对应的不仅是值（value），还有注释（comment）。因此，如果你要看头文件中的SIMPLE的值，就可以用hdu[0].header['SIMPLE']，查看其注释用hdu[0].header.comments['SIMPLE']：

2）再看数据单元。在上面的信息中我们可以看到扩展单元中是有数据的，数据的维度是1000R*2C，这表示数据是1000行（rows）2列（column），格式（format）是双精度，据我自己的观察，各个字母表示含义如下：

• I表示整型；

• J表示长整形；

• E表示浮点型；

• D表示双精度浮点型；

• A表示字符型；

所以这份文件的数据都是双精度的浮点型。那怎么具体的访问某一组数据、某一列数据或者某一个数据呢？这和前面是很类似的，hdu[1]中data能让我们访问其中的数据，要访问第i组数据，可以用hdu[1].data[i]，访问第i组第j个（或者说第i行第j列）数据就是hdu[1].data[i][j]，那么访问一列的数据怎么办呢？field可以做到这一点，field就是字段的意思，也就是每一组数据包含的每个数据的代表含义。每个字段都在一列中，因此用field可以访问某一列的数据。如下图

另外，field字段都是有名字的，在data下用names可以查看字段名称，并且在field（）中输入键值时也可以输入名称，下面是例子：

到这里，相信就算没有基础的同学也可以把FITS文件里的数据拿出来进行处理了。当然我也并没有熟练掌握，只是有着和其他初学者一样的疑惑，更明白大家刚接触这些东西时需要了解什么，希望能帮到大家。谢谢。

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