摘要: .mean:an image containing the integrated intensities .velo: an image containing the centroid velocities .width: an image containing the line width map 阅读全文
posted @ 2020-11-05 19:40 cql_astro 阅读(121) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 综合几个教程,做出一个完整的汇总。 假设要处理的数据文件名为:mydata.30m classstep 1:file in mydata.30mfindlist会显示大量数字,其中有source name,linename,telescope,offset in RA and DEC, telesc 阅读全文
posted @ 2020-11-01 19:44 cql_astro 阅读(681) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 下面跟着教程,完成处理一个光谱数据。 The Heinrich Hertz Telescope on Mt. Graham is a 10-meter dish of 15 micron surface accuracy, optimized for studying the Universe at 阅读全文
posted @ 2020-11-01 11:23 cql_astro 阅读(164) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 用class生成lmv文件后,这是一个cube文件,我们要转为二维的。 run moments input file name :g53-c18o.lmv out put file name :g53-c18o velocity range: v1 v2 detection threshold: l 阅读全文
posted @ 2020-11-01 11:10 cql_astro 阅读(136) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在使用astropy处理fits文件的时候,经常用到几个包,其中一个就是units,这是单位量纲变换的包。 下面把最常用的几个命令罗列出来,以备用到的时候查看。 from astropy import units as u u.km km u.g**2 3.*u.pc*u.s / 4*u.erg u 阅读全文
posted @ 2020-10-22 22:45 cql_astro 阅读(1129) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 数据来自:https://dr12.sdss.org/fields/name?name=m42 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from astropy.io import fits m42=fits.open('fits_fil 阅读全文
posted @ 2020-10-16 09:33 cql_astro 阅读(228) 评论(0) 推荐(0)
摘要: fits文件是用来储存天文数据的主流方式,学会处理fits文件是天文科研必不可少的一道坎。 关于fits文件的介绍可以看这个网站:https://fits.gsfc.nasa.gov/ fits文件的下载:https://fits.gsfc.nasa.gov/fits_samples.html 这里 阅读全文
posted @ 2020-10-15 22:24 cql_astro 阅读(2736) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 开始看的时候是迷糊的,经过一番调研,基本上搞明白了。 在我阅读的程序里,sys.argv是用来读取文件名的。 比如有一个文件名为m001.fits,我们可以直接在程序中输入文件名来读取 也可以用filename = sys.argv[1]来代替,这里的[1],表述输入的第一个参数,也即文件名,如果是 阅读全文
posted @ 2020-10-09 10:50 cql_astro 阅读(367) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Information from Astronomical Spectra 待续。。。。。 阅读全文
posted @ 2020-10-08 11:09 cql_astro 阅读(194) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1.可参考这篇文章https://blog.csdn.net/weixin_43433995/article/details/101526682 但按照这篇文章一路安装下来,最终并不能成功打开class。2.官方文档http://www.iram.fr/~gildas/dist/gildas.REA 阅读全文
posted @ 2020-09-15 12:41 cql_astro 阅读(1041) 评论(0) 推荐(0)