NDData¶

class astropy.nddata.NDData(data, uncertainty=None, mask=None, wcs=None, meta=None, unit=None, copy=False)[ソース]¶

ベースクラス: astropy.nddata.nddata_base.NDDataBase

容器であって、 numpy.ndarray データセットに基づいて NDDataBase インターフェースです。

RAWとの重要な違いは numpy.ndarray 不確実性、マスク、単位、座標系、および/またはより多元情報を含む辞書のような他のメタデータが存在するかどうか。この授業は only 容器を提供しています 貯金する. このようなデータセットですもっと多くの機能については、ご確認ください See also 一節です。

なお、https：//docs.astterpy.org/en/Stability/nddata/

パラメータ

data ： numpy.ndarray -LIKEまたは NDData -似てるNumpy.ndarray様またはNDData様: データ集です。
uncertainty任意のタイプ、オプション: データ集中の不確実性。属性があるはずです uncertainty_type これはどのような不確実性を保存するかを定義しています "std" 標準偏差または "var" 違いについて。このインタフェースを定義するメタクラスは NDUncertainty -でも強制的ではない不確定度にこのような属性がなければ，不確定度は UnknownUncertainty それがそうです。黙認する. None それがそうです。
mask任意のタイプ、オプション: データセットのマスク。マスクは従うべきだ numpy 約束する． 効き目がある データポイントは False そして無効それらはあります。 True それがそうです。黙認する. None それがそうです。
wcs任意のタイプ、オプション: データセットの世界座標系(WCS).デフォルト値は None それがそうです。
meta ： dict -クラスオブジェクト、オプションクラス辞書オブジェクト、オプション: データセットに関する他のメタ情報.メタデータが提供されていなければ空である collections.OrderedDict 作られたのですデフォルト値は None それがそうです。
unitユニット式、オプション: データセットの単位。変換することができます Unit 許可されています。デフォルト値は None それがそうです。
copy ： bool オプションです。ブル値、オプション: パラメータをコピーとして保存するかどうかを指示する. True 保存する前に各属性をコピーしながら False 各パラメータを参照として保存することを試みる.しかし，入力をつねに引用として保存できるわけではないことに注意されたい.デフォルト値は False それがそうです。

バージョン 1.2 で追加.

賃上げをする

TypeError: 念のため data あるいは…。 meta 制限条件を満たしていません。

参考

NDDataRef
NDDataArray

注意事項

各属性は、同名インスタンス属性を介してアクセスすることができる： data 1つは NDData 相手は通過することができる data 属性：：

>>> from astropy.nddata import NDData
>>> nd = NDData([1,2,3])
>>> nd.data
array([1, 2, 3])

衝突の暗黙的パラメータおよび明示的パラメータは、初期化中に与えられる、例えば、 data これは Quantity また単位パラメータは None したがって、暗黙的パラメータは、明示的パラメータによって置換され(変換する必要はない)、警告される。

>>> import numpy as np
>>> import astropy.units as u
>>> q = np.array([1,2,3,4]) * u.m
>>> nd2 = NDData(q, unit=u.cm)
INFO: overwriting Quantity's current unit with specified unit. [astropy.nddata.nddata]
>>> nd2.data  
array([1., 2., 3., 4.])
>>> nd2.unit
Unit("cm")

属性要約

`data` \	`ndarray` -LIKE：格納されたデータセット。
`mask` \	任意のタイプ：データセットのマスク(ある場合).
`meta` \	`dict` -LIKE：データセットに関する他のメタ情報。
`uncertainty` \	任意のタイプ：データセットの不確実性(ある場合)。
`unit` \	`Unit` ：データセットの単位(あれば).
`wcs` \	任意のタイプ：データセットの世界座標系(WCS)(あれば).

属性文書

data¶: ndarray -LIKE：格納されたデータセット。

mask¶

任意のタイプ：データセットのマスク(ある場合).

マスクは従うべきだ numpy 有効なデータポイントをマークするための約束 False 無効なものを持っています True それがそうです。

meta¶: dict -LIKE：データセットに関する他のメタ情報。

uncertainty¶

任意のタイプ：データセットの不確実性(ある場合)。

属性があるはずです uncertainty_type これはどのような不確実性を保存するかを定義しています 'std' 標準偏差または 'var' 違いについて。このインタフェースを定義するメタクラスは NDUncertainty しかし強制的ではありません

unit¶: Unit ：データセットの単位(あれば).

wcs¶: 任意のタイプ：データセットの世界座標系(WCS)(あれば).

ナビゲーション

NDData¶