我有一个python脚本,它采用一个合适的图像并绘制通量与像素的关系。 它从选定的中心点绘制6条线,对应于0、30、60、90、120和150度。 然后计算每条线的通量。 我想使用两个图像,并覆盖他们,并绘制两个图像分别比较他们的每一行。 i、 第一个图像的0度标绘在第二个图像的0度上。 这个脚本有一个天文天文软件包,可以在线下载,试试anaconda
脚本如下:
#CODE CREATED BY A.AVISON 20-APR-2018#
import numpy as np
import scipy.ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
from astropy.io import fits
#--- FITSNAME ---#
fitsName="fix_N7027.JVLA+eMer.eq.image.fits"
#---get fits image data---#
hdulist = fits.open(fitsName)
imData=hdulist[0].data
imData[np.isnan(imData)] = -0.0005 #== set NaNs to something which is a real number
roughSigma=np.median(imData[np.where(imData>0.0)])#=== takes the median non-zero values as a pseudoRMS
levs=np.arange(5.0,55.0,10.0)*roughSigma
#=== DEFINE CeNTRAL POSTION
y_peak=1043 #in pixels
x_peak=990 #in pixels
cutLen=500.0 #in pixels
#-- Plot...
fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=[12,6])
axes[0].imshow(imData,cmap='bone',origin='lower')#'gist_ncar'
axes[0].contour(imData,colors='w',linewidths=0.5,levels=levs)
#-- Extract data values along the line...
# Make a line with "num" points...
numCuts=6
angPerCuts=180.0/float(numCuts)
for ang in range(numCuts):
x1=x_peak-float(np.floor(cutLen*np.cos(np.radians(float(ang)*angPerCuts))))
y1=y_peak-float(np.floor(cutLen*np.sin(np.radians(float(ang)*angPerCuts))))
x0=x_peak+float(np.floor(cutLen*np.cos(np.radians(float(ang)*angPerCuts))))
y0=y_peak+float(np.floor(cutLen*np.sin(np.radians(float(ang)*angPerCuts))))
num = int(cutLen)
x, y = np.linspace(x0, x1, num), np.linspace(y0, y1, num)
# Extract the values along the line, using cubic interpolation
zi = 0
zi = scipy.ndimage.map_coordinates(imData, np.vstack((x,y)))
axes[0].plot(y,x, '-',linewidth=1.0,alpha=0.8,label=str(float(ang)*angPerCuts)+"degrees")
axes[0].plot(y1,x1, 'g.',linewidth=1.0,alpha=0.05)
axes[1].plot(zi,'-',alpha=0.8,linewidth=1.0,label=str(float(ang)*angPerCuts)+"degrees")
axes[1].set_xlim([0,cutLen])
#=== OVERLAY 1/r^x models ===#
axes[1].legend()
plt.show()
hdulist.close()
情节附呈
一个人建议加倍代码(再重复一遍)并修改轴!!!。我该怎么做
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