>>> hdulist = pyfits.open('xxx.fits') # 读头文件及数据,hdulist是一个结构体
>>> image = hdulist[0].data # 分离出数据
>>> nx = hdulist[0].header['naxis1'] # 读取头文件中相应的参数值
(2)文本文件
>>> import numpy as np
>>> ra,dec,major,minor,angle = np.loadtxt('catalog.txt',unpack=True,usecols=[16,17,18,19,20]) # unpack=True 表明对结果进行转置,使得ra,dec,major=...的格式是合法的
2. 定义数组
(1)定义一个未赋值数组
>>> import numpy as np
>>> a=np.array(10)
(2)定义一个所有元素为0的数组
>>> import numpy as np
>>> a=np.zeros(10)
>>> b=np.zeros((2,5))
(3)定义一个所有元素为1的数组
>>> import numpy as np
>>> a=np.ones(10)
>>> b=np.ones((2,5))
(4)定义一个指标数组
>>> import numpy as np
>>> a=np.arange(1,11,1)
>>> b=np.arange(1,11,1).reshape(2,5)
3. 计算
(1)傅里叶变换
>>> import numpy as np
>>> a=np.ones(100)
>>> b=np.fft.fftn(a)
>>> c=np.fft.ifftn(b).real
4. 画图
(1)积分强度图
# in intensity_map.py:
import pyfits
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
hdulist = pyfits.open('xxx.fits')
image = hdulist[0].data
nz = hdulist[0].header['naxis3']
for i in range(0,nz):
Z = Z+image[i,:,:]
ax = plt.subplot(111)
im = plt.imshow(Z, cmap=cm.gist_yarg,
origin='lower', aspect='equal',
extent=[max(x),min(x),min(y),max(y)])
plt.show()
(2)简单曲线图
# in simple_plot.py:
from pylab import *
t=arange(0.0, 2.0, 0.01)
s=sin(2*pi*t)
plot(t,s)
xlabel('time (s)')
ylabel('voltage (mV)')
savefig("test.eps")
show()
5. 查看帮助
>>> help(np.array) #查看np.array函数的定义和用法
https://blog.sciencenet.cn/blog-117333-716172.html
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