0

この質問は、おそらく主に多かれ少なかれ高度な天文学者向けです。

NVSS はめあいファイルを 2 つだけの (4 ではなく!) 軸のはめあいに変換する方法を知っていますか? または、Python 用の astropy およびその他の「astro」ライブラリを使用して、光 DSS データで nvss countours をオーバーラップしようとすると、4 軸を持ち、Python で次のエラーを生成するファイルを処理する方法を教えてください。(以下のコード)

私はそれをやろうとしましたが、NVSS FITS に 4 つの軸がある場合、エラー メッセージと警告が表示されます。

WARNING: FITSFixedWarning: The WCS transformation has more axes (4) than the image it is associated with (2) [astropy.wcs.wcs]
WARNING: FITSFixedWarning: 'datfix' made the change 'Invalid parameter value: invalid date '19970331''. [astropy.wcs.wcs]
https://stackoverflow.com/questions/33107224/re-sizing-a-fits-image-in-python

WARNING: FITSFixedWarning: 'datfix' made the change 'Invalid parameter value: invalid date '19970331''. [astropy.wcs.wcs]
Traceback (most recent call last):
  File "p.py", line 118, in <module>
    cont2 = ax[Header2].contour(opt.data, [-8,-2,2,4], colors="r", linewidth = 10, zorder = 2)
  File "/home/ela/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/mpl_toolkits/axes_grid1/parasite_axes.py", line 195, in contour
    return self._contour("contour", *XYCL, **kwargs)
  File "/home/ela/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/mpl_toolkits/axes_grid1/parasite_axes.py", line 167, in _contour
    ny, nx = C.shape
ValueError: too many values to unpack

また、FITS_tools/match_images.py を使用して、最初に NVSS FITS のサイズを DSS ファイルの通常の 2 軸サイズに変更し、次に元のファイルの代わりに修正されたファイルを使用しようとしましたが、エラーが発生するだけです。 :

Traceback (most recent call last):
  File "p.py", line 64, in <module>
    im1,im2 = FITS_tools.match_fits(to_be_projected,reference_fits)
  File "/home/ela/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/FITS_tools/match_images.py", line 105, in match_fits
    image1_projected = project_to_header(fitsfile1, header, **kwargs)
  File "/home/ela/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/FITS_tools/match_images.py", line 64, in project_to_header
    **kwargs)
  File "/home/ela/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/FITS_tools/hcongrid.py", line 49, in hcongrid
    grid1 = get_pixel_mapping(header1, header2)
  File "/home/ela/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/FITS_tools/hcongrid.py", line 128, in get_pixel_mapping
    csys2 = _ctype_to_csys(wcs2.wcs)
  File "/home/ela/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/FITS_tools/hcongrid.py", line 169, in _ctype_to_csys
    raise NotImplementedError("Non-fk4/fk5 equinoxes are not allowed")
NotImplementedError: Non-fk4/fk5 equinoxes are not allowed

どうすればいいのかわかりません。FIRST.FITS ファイルには同様の問題はありません。Python の Imsize は、たとえば 4 次元 (1、1、250、250) であるのは NVSS だけであることも教えてくれます。そのため、適切に重ねることができませんでした。何か考えはありますか？私を助けてください。私はあなたのプロジェクトに報復として寄付することができます。私はそれを解決するために数日を費やしましたが、まだ機能していませんが、どうしても必要です.

コード

# Import matplotlib modules

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1.axes_divider import make_axes_locatable
from matplotlib.axes import Axes
import matplotlib.cm as cm
from matplotlib.patches import Ellipse
import linecache
import FITS_tools
# Import numpy and scipy for filtering
import scipy.ndimage as nd
import numpy as np
import pyfits
import matplotlib.pyplot
import pylab

#Import astronomical libraries
from astropy.io import fits
import astropy.units as u
#from astroquery.ned import Ned
import pywcsgrid2

# Read and prepare the data

file1=open('/home/ela/file')
count=len(open('file', 'rU').readlines())
print count

for i in xrange(count):
  wiersz=file1.readline()
  title=str(wiersz)
  print title
  title2=title.strip("\n")
  print title2

  path = '/home/ela/'
  fitstitle = path+title2+'_DSS.FITS'
  fitstitle2 = path+title2+'_FIRST.FITS'
  fitstitle3 = path+title2+'_NVSS.FITS'
  datafile = path+title2 
  outtitle = path+title2+'.png'
  print outtitle
  print datafile

  nvss = fits.open(fitstitle)[0]
  first = fits.open(fitstitle2)[0]
  opt = fits.open(fitstitle3)[0]
  try:
     fsock = fits.open(fitstitle3)      #(2)   
  except IOError:                     
     print "Plik nie istnieje"
  print "Ta linia zawsze zostanie wypisana"  #(3)

  opt.verify('fix')
  first.verify('fix')
  nvss.verify('fix')

  Header = nvss.header
  Header2 = first.header
  Header3 = opt.header

  to_be_projected = path+title2+'_NVSS.FITS'
  reference_fits  = path+title2+'_DSS.FITS'
  im1,im2 = FITS_tools.match_fits(to_be_projected,reference_fits)

  print(opt.shape)
  print(first.shape)
  print(nvss.shape)
  print(im2.shape)


#We select the range we want to plot
  minmax_image = [np.average(nvss.data)-6.*np.std(nvss.data), np.average(nvss.data)+5.*np.std(nvss.data)]   #Min and max value for the image
  minmax_PM = [-500., 500.]

# PREPARE PYWCSGRID2 AXES AND FIGURE
  params = {'text.usetex': True,'font.family': 'serif', 'font.serif': 'Times New Roman'}
  plt.rcParams.update(params)

#INITIALIZE FIGURE
  fig = plt.figure(1)
  ax = pywcsgrid2.subplot(111, header=Header)

#CREATE COLORBAR AXIS
  divider = make_axes_locatable(ax)
  cax = divider.new_horizontal("5%", pad=0.1, axes_class=Axes)
  #fig.add_axes(cax)

#Configure axis
  ax.grid()                                                                              #Will plot a grid in the figure
#  ax.set_ticklabel_type("arcmin", center_pixel=[Header['CRPIX1'],Header['CRPIX2']])      #Coordinates centered at the galaxy
  ax.set_ticklabel_type("arcmin")      #Coordinates centered at the galaxy
  ax.set_display_coord_system("fk5")
#  ax.add_compass(loc=3)                                                                  #Add a compass at the bottom left of the image

#Plot the u filter image
  i = ax.imshow(nvss.data, origin="lower", interpolation="nearest", cmap=cm.bone_r, vmin= minmax_image[0], vmax = minmax_image[1], zorder = 0)

#Plot contours from the infrared image

  cont = ax[Header2].contour(nd.gaussian_filter(first.data,4),2 , colors="r", linewidth = 20, zorder = 2)
#  cont = ax[Header2].contour(first.data, [-2,0,2], colors="r", linewidth = 20, zorder = 1)

#  cont2 = ax[Header2].contour(opt.data, [-8,-2,2,4], colors="r", linewidth = 10, zorder = 2)

#Plot PN positions with color coded velocities
# Velocities = ax['fk5'].scatter(Close_to_M31_PNs['RA(deg)'], Close_to_M31_PNs['DEC(deg)'], c = Close_to_M31_PNs['Velocity'], s = 30, cmap=cm.RdBu, edgecolor = 'none',
# vmin = minmax_PM[0], vmax = minmax_PM[1], zorder = 2)


  f2=open(datafile)
  count2=len(open('f2', 'rU').readlines())
  print count2

  for i in xrange(count):
    xx=f2.readline()
   # print xx
    yy=f2.readline()
    xxx=float(xx)
    print xxx
    yyy=float(yy)
    print yyy

    Velocities = ax['fk5'].scatter(xxx, yyy ,c=40,   s = 200, marker='x', edgecolor = 'red', vmin = minmax_PM[0], vmax = minmax_PM[1], zorder = 1)

  it2 = ax.add_inner_title(title2, loc=1)

#  Plot the colorbar, with the v_los of the PN
#  cbar = plt.colorbar(Velocities, cax=cax)
#  cbar.set_label(r'$v_{los}[$m s$^{-1}]$')
#  set_label('4444')
  plt.show()
  plt.savefig(outtitle)
#plt.savefig("image1.png")
4

1 に答える 1