影像.

ImageHDU

class astropy.io.fits.ImageHDU(data=None, header=None, name=None, do_not_scale_image_data=False, uint=True, scale_back=None, ver=None)[ソース]

ベースクラス: astropy.io.fits.hdu.image._ImageBaseHDU, astropy.io.fits.hdu.base.ExtensionHDU

画像拡張HDUクラスに適している.

ミラーHDUを構築します。

パラメータ
data配列.

HDUのデータ。

タイトル ： Headerタイトル

使用するタイトル(テンプレートとして).もし…。 header はい。 None 最小ヘッダが提供される。

name文字列、オプション

HDUの名前はキーワードの値になります EXTNAME それがそうです。

do_not_scale_image_dataブル値、オプション

もし True なお、読み出しにはBSCALE/BZEO値スケーリング画像データは使用しない。(デフォルト値：FALSE)

uintブル値、オプション

記号整数データが解釈されています BZERO 中心的な価値です BSCALE == 1 符号なし整数データとする.例えば int16 以下の機能を持つデータ BZERO = 32768 そして BSCALE = 1 と思われています uint16 データです。(デフォルト値：TRUE)

scale_backブル値、オプション

もし True スケーリングされた画像データを含むファイルの変更を保存する場合は、データを元のタイプに復元し、元のBSCALE/BZEO値を再適用してください。データに対して浮動小数点演算を行った後に整数値に削減すると，精度が低下する可能性がある.SCALE_BACKが明示的に設定されていない限り、擬似符号なし整数の割合が自動的に再調整される False それがそうです。(デフォルト値：なし)

verInt>0またはなし、オプション

HDUのバージョンはキーワードの値になります EXTVER それがそうです。指定されていないかない場合は，デフォルトで考える. EXTVER 名刺1枚. header または1。(デフォルト値：なし)

add_checksum(when=None, override_datasum=False, checksum_keyword='CHECKSUM', datasum_keyword='DATASUM')

追加 CHECKSUM そして DATASUM 値は、HDUとデータ計算のチェックサムのカードからこのHDUにそれぞれ設定される。追加した DATASUM カードはカバーされるかもしれません。

パラメータ
when文字列、オプション

カードの注釈文字列；デフォルトの場合，アノテーションはチェックサムを計算する時間を表す.

override_datasumブル値、オプション

追加する CHECKSUM カードのみ

checksum_keyword文字列、オプション

チェックサム値を格納するためのHEADERキーワードの名前；約束によりこれは通常“CHECKSUM”であるが，異なるキーワードを用いる場合もある.

datasum_keyword文字列、オプション

見 checksum_keyword

注意事項

テストの目的で、まず呼び出します add_datasum 1つを使う when パラメータ、そして呼び出します add_checksum 1つを使う when 論証と override_datasum とする. True それがそうです。これは2枚のカードに一致した注釈を提供し、生成を許可することができます CHECKSUM 一致価値のあるカード。

add_datasum(when=None, datasum_keyword='DATASUM')

追加 DATASUM カードは、このHDUに入力され、データ計算のチェックサムとして値が設定される。

パラメータ
when文字列、オプション

カードの注釈文字列は，デフォルトでチェックサムを計算する時間を表す.

datasum_keyword文字列、オプション

データ値を格納するためのHeaderキーワードの名前；約束により，その名前は通常‘DATASUM’であるが，異なるキーワードを使用すべき用例が存在する.

返品
checksum集積する.

算出されたデータ量

注意事項

テストの目的で、ご提供ください when パラメータはカード中のアノテーション値が一致するようにする.これは生成を可能にします CHECKSUM 一致価値のあるカード。

copy()

HDUをコピーし、ヘッダとデータがコピーされます。

property data

画像/配列データとして ndarray それがそうです。

Numpy配列上の軸順序はFITSファイルで指定された順序とは逆であることを覚えておいてください.例えば、2 D画像の場合、“行”またはy軸は第1次元であり、“列”またはx軸は第2次元である。

BZEROおよびBSCALEパラメータを使用してデータをスケーリングする場合、この属性は、ファイルがオープンを使用しない限り、その物理値にスケーリングされたデータを返す。 do_not_scale_image_data=True それがそうです。

filebytes()

このHDUがファイルに書き込まれるバイト数を計算して返す.

fileinfo()

辞書に戻り、任意の関連ファイルにおけるこのHDUの位置情報を詳細に示す。これらの値は，関連ファイルを読み出したり書き込みしたりした後にのみ有効である. HDUList それがそうです。

返品
DICTやNONE

辞書は、関連ファイルにおけるHDUの位置に関する情報を詳細に示す。返品 None HDUがファイルに関連付けられていない場合。

辞書内容：

キー、キー

価値がある

ファイル.ファイル

HDUに関連するファイル·オブジェクト

ファイルパターン.

ファイルのモードを開く(読み出しのみ、コピー、更新、付加、OSTREAM)

HdrLoc

ファイル中のヘッダの開始バイト位置

データ位置

ファイル中のデータブロックの開始バイト位置

データスパン.

充填を含むデータサイズ
classmethod fromstring(data, checksum=False, ignore_missing_end=False, **kwargs)

適切なタイプの新しいHDUオブジェクトは、HDUのヘッダ全体およびオプションでそのデータを含む文字列から作成される。

なお、バックアップファイルオブジェクトがない文字列から新しいHDUを作成する場合、そのHDUのデータは読み出し専用である可能性がある。これは、下位文字列が不変のPython文字列/バイトオブジェクトであるか、または何らかの読み書きメモリバッファであるかに依存する(例えば、 memoryview それがそうです。

パラメータ
data文字列、バイト配列、メモリビュー、ndarray

HDUヘッダとデータを含むバイト文字列。

checksumブル値、オプション

HDUのチェックサムおよび/またはデータを検査する。

ignore_missing_endブル値、オプション

タイトルデータに欠落しているエンドカードは無視される。エンドカードがない場合、ヘッダの末尾が明確でなく、HDUが破損する可能性があることに注意してください。この場合、有効なFITSヘッダデータで開始されない最初の2880ブロックがデータの開始であると仮定する。

kwargs任意選択.

May consist of additional keyword arguments specific to an HDU type--these correspond to keywords recognized by the constructors of different HDU classes such as PrimaryHDU, ImageHDU, or BinTableHDU. Any unrecognized keyword arguments are simply ignored.

classmethod match_header(header)[ソース]

_ImageBaseHDUは、画像データ(表データに対して)を含むHDUのある抽象クラスであり、直接使用すべきではない。

classmethod readfrom(fileobj, checksum=False, ignore_missing_end=False, **kwargs)

ファイルからHDUを読み込む。一般に、HDUは、以下のコマンドを使用して開くべきです。 open() FITSファイルのHDUリスト全体を読み込みます。しかしこの方法は対称性のために提供されています writeto() それがそうです。

パラメータ
fileobj書類状.

適合ファイルを入力します。ファイルのルックアップポインタはHDUの先頭にあると仮定する.

checksumブルル.

もし True この2つを検証します DATASUM そして CHECKSUM カード値(HDUヘッダに存在する場合)は、ファイル内のすべてのHDUのヘッダおよびデータと一致する。

ignore_missing_endブルル.

開いて欠けている END 最後のタイトルのカードです

req_cards(keyword, pos, test, fix_value, option, errlist)

検査に必要な Card それがそうです。

パラメータ
keyword応力.応力

検証するキーワード

pos全体的に、呼び出すことができます

もし1つが int タイトル内のカードの正確な位置を指定します。Pythonはゼロインデックスだということを覚えておいてください pos=0 要求カードはタイトルの最初のカードである.Callableが与えられたら、キーワードの実際の位置であるパラメータを受け入れて返すべきです。 True あるいは…。 False それがそうです。これはカスタム評価に使用することができる。例えばもし pos=lambda idx: idx > 10 これは、キーワードのインデックスが10より大きいかどうかをチェックするだろう。

test呼び戻すことができる

これは、所与のキーワードの値に渡され、返される呼び出し可能なもの(通常は関数)であるべきである。 True あるいは…。 False それがそうです。これは、所与のキーワードに関連する値を検証するために使用されてもよい。

fix_value文字列、整型、浮動小数点型、複合型、ブール型、無

Fitsキーワードが使用する有効値(与えられた場合) test 無効値を置き換えることはできません。言い換えれば、キーワードの現在値が無効である場合、これは代替としてデフォルト値を提供する。もし…。 None 代替値がなければ，キーワードは修復できない.

option応力.応力

Output verification option. Must be one of "fix", "silentfix", "ignore", "warn", or "exception". May also be any combination of "fix" or "silentfix" with "+ignore", +warn, or +exception" (e.g. ``"fix+warn"). See 検証オプション for more info.

errlistリスト.リスト

FITSファイルで発見された検証エラーリスト；これは、主に検証システムが複数のHDUにわたるエラーおよびペアを収集するために使用される req_cards それがそうです。

注意事項

もし pos=None カードは、タイトル内の任意の位置に存在することができる。カードが存在しない場合、新しいカードは fix_value その作成時の価値として。まだ使えます test 論争する。

run_option(option='warn', err_text='', fix_text='Fixed.', fix=None, fixable=True)

選択されたオプションを用いて検証を実行します。

scale(type=None, option='old', bscale=None, bzero=None)

ズーム画像データの使用 BSCALE/BZERO それがそうです。

このメソッドの呼び出しは拡張されます data キーワードを更新します BSCALE そして BZERO HDUの頭の上にあります。この方法は、データがスケーリングされるため、呼び出し後にあまり有用ではないので、出力ファイルを書き込む前にのみ使用すべきである。

パラメータ
type文字列、オプション

destination data type, use a string representing a numpy dtype name, (e.g. 'uint8', 'int16', 'float32' etc.). If is None, use the current data type.

option文字列、オプション

データをどのように拡張するか： "old" uses the original BSCALE and BZERO values from when the data was read/created (defaulting to 1 and 0 if they don't exist). For integer data only, "minmax" uses the minimum and maximum of the data to scale. User-specified bscale/bzero 値は常に優先する。

Bscale、bZERO形が整っていて、オプションです

ユーザ指定 BSCALE そして BZERO 価値がある.

property section

画像アレイの一部は、アレイ全体をメモリにロードすることなくアクセスされる。♪the Section この属性が返されるオブジェクトは，それ自体が直接使用すべきではない.逆に，その節のスライスは対応するデータスライスを返し，ロードする. only その節を記憶に書きなさい。

パーティションの多くはmemmapによって淘汰されているが，非常に大きな画像の処理に応用されている.ご参照ください データセグメント. より詳細については、Astropy文書部分を参照してください。

property shape

画像配列の形状は self.data.shape それがそうです。

property size

HDUデータ部分のサイズ(バイト)。

update_header()

タイトルキーワードはデータと一致するように更新される.

verify(option='warn')

事例中のすべての値を検証する.

パラメータ
option応力.応力

Output verification option. Must be one of "fix", "silentfix", "ignore", "warn", or "exception". May also be any combination of "fix" or "silentfix" with "+ignore", "+warn", or "+exception" (e.g. "fix+warn"). See 検証オプション for more info.

verify_checksum()

検証 CHECKSUM キーワードは、現在のHDUチェックサムについて計算された値に一致する。

返品
valid集積する.

  • 0-障害

  • 1-成功

  • 2-いいえ CHECKSUM キーワードが存在する

verify_datasum()

検証 DATASUM キーワードと為 DATASUM 現在のHDUデータの。

返品
valid集積する.

  • 0-障害

  • 1-成功

  • 2-いいえ DATASUM キーワードが存在する

writeto(name, output_verify='exception', overwrite=False, checksum=False)

その動作方式は通常のWriteto()と類似しているが、デフォルト値が予め設定されている PrimaryHDU HDUを拡張するために必要なものです(拡張HDUは独立して動作できません)。

バージョン 1.3 で変更: overwrite 時代遅れのものに取って代わる clobber 論争する。

CompImageHDU

class astropy.io.fits.CompImageHDU(data=None, header=None, name=None, compression_type='RICE_1', tile_size=None, hcomp_scale=0, hcomp_smooth=0, quantize_level=16.0, quantize_method=- 1, dither_seed=0, do_not_scale_image_data=False, uint=False, scale_back=False, **kwargs)[ソース]

ベースクラス: astropy.io.fits.hdu.table.BinTableHDU

圧縮画像HDUクラス。

パラメータ
data配列、オプション

未圧縮画像データ

タイトル ： Header オプションです。ヘッダ、オプション

画像に関連するヘッダ；ファイルからHDUを読み込む場合(DATA=DELAYED)，ファイルからヘッダを読み込む.

name文字列、オプション

♪the EXTNAME この値であれば None 入力画像ヘッダの名前は使用され、入力画像ヘッダに名前がない場合はデフォルト名が使用される。 COMPRESSED_IMAGE 全部使っています。

compression_type文字列、オプション

Compression algorithm: one of 'RICE_1', 'RICE_ONE', 'PLIO_1', 'GZIP_1', 'GZIP_2', 'HCOMPRESS_1'

tile_size形が整っていて、オプションです

タイルの大きさを圧縮する。デフォルトの場合、画像の各ラインはタイルとみなされる。

hcomp_scale浮動、オプション

HCOMPRESSスケールパラメータ

hcomp_smooth浮動、オプション

HCOMPRESS平滑化パラメータ

quantize_level浮動、オプション

浮動小数点量子化レベル；以下の注釈を参照

quantize_method形が整っていて、オプションです

浮動小数点量子化ジッタ方法； NO_DITHER (-1；デフォルト)、 SUBTRACTIVE_DITHER_1 (1)，または SUBTRACTIVE_DITHER_2 (2)以下の付記を参照

dither_seed形が整っていて、オプションです

ジッタのためのランダムシード；1~1000(含む)の範囲の整数であってもよい。 DITHER_SEED_CLOCK (0；デフォルト値)、または DITHER_SEED_CHECKSUM (-1)；次の注釈を参照

注意事項

Asterpy.io.fitソフトウェアパッケージは、2つの画像圧縮方法をサポートする。

  1. FITSファイル全体をgzipまたはpkzipユーティリティを用いて外部圧縮し，生成することができる. *.gz あるいは…。 *.zip 書類です。このタイプの圧縮ファイルを読み込む際には，Astropyは要求の読み出し操作を実行する前に，まずファイル全体を一時ファイルに伸張する.Asterpy.io.fitパッケージは、これらのタイプの圧縮ファイルの書き込みをサポートしていません。このタイプの圧縮はサポートされている. _File 種類ではなく CompImageHDU 級友たち。ファイル圧縮タイプは .gz あるいは…。 .zip ファイル拡張子。

  2. ♪the CompImageHDU class supports the FITS tiled image compression convention in which the image is subdivided into a grid of rectangular tiles, and each tile of pixels is individually compressed. The details of this FITS compression convention are described at the FITS Support Office web site それがそうです。基本的に、圧縮された画像ブロックは、FITSバイナリにおける可変長配列列の行に格納される。Ats py.io.fitは、バイナリテーブル拡張子が1つの画像を含むことを認識し、画像拡張子と見なす。このフラット圧縮フォーマットでは，FITSヘッダキーワードは未圧縮状態を保持している.現在，Astropyは，画像全体を圧縮することが困難な場合に画像部分を伸張する機能を抽出する機能をサポートしていない.

Asterpy.io.fitソフトウェアパッケージは、3つの汎用圧縮アルゴリズムと、正の整数画素値を有するデータマスクのために設計された別の特別な用途圧縮技術とをサポートする。これら3種類の汎用アルゴリズムはGZIP，Rice，HCOMPRESSであり，専用技術はIRAF画素リスト圧縮技術(Plio)である.♪the compression_type パラメータは使用する圧縮アルゴリズムを定義する.

FITS画像は，任意の必要な矩形圧縮タイルメッシュに細分化できる.GZIP、Rice、およびPlioアルゴリズムの場合、デフォルトでは、画像の各行はタイルとみなされる。HCOMPRESSアルゴリズムは本質的に2次元であるため，本例ではデフォルト設定は1フラットに16ラインの画像をとることである.多くの場合、どのようなタイルパターンを使用するかはほとんど区別されないため、デフォルトフラットは通常で十分である。画像が非常に小さい場合には、画像全体を単一のタイルに圧縮した方が効果的である可能性がある。画像サイズがタイルサイズの整数倍である必要はなく、整数倍でない場合、画像エッジのタイルは他のタイルよりも小さくなることに留意されたい。♪the tile_size パラメータは、小さいブロックサイズリストとして提供されてもよく、画像内の各次元は1つの小さいブロックサイズリストである。例えば1つは tile_size の価値 [100,100] 300 X 300画像を9つの100 X 100タイルに分割する。

サポートされる4つの画像圧縮アルゴリズムは、整数適合画像に適用されるときに“可逆的”であり、圧縮伸張中に、画素値は情報を失うことなく正確に保持される。さらに、HCOMPRESSアルゴリズムは、より大きな画像圧縮量を生成する“非可逆”圧縮モードをサポートする。属性は非ゼロ値を1つ指定すればよいことを実現する. hcomp_scale パラメータです。実現される圧縮量は、画像中の平均二乗平均ノイズに直接依存するため、一般に指定される hcomp_scale 平均二乗平均ノイズに関する係数。設ける hcomp_scale = 2.5 使用されるスケーリング係数は、画像平坦化において計算される平均二乗平均平方根ノイズの2.5倍であることを意味する。場合によっては、計算されたノイズ値に対して割合を指定するのではなく、使用する正確な割合を指定する必要がある場合がある。これは、必要な比例値の負の値(一般に−2~−100の範囲)を指定することによって実現することができる。

非常に高い圧縮係数(100以上)は、大型を使用することにより hcomp_scale しかしながら、これは、圧縮画像において不要な“ブロック”アーティファクトを生成する可能性がある。この場合、HCOMPRESSアルゴリズムの変形(HSCOMPRESSと呼ばれる)を使用して、これらのアーチファクトの隠蔽を容易にするために、画像解凍時に少量の平滑化を行うことができる。この平滑化は純粋に表面的であり、画像画素値に大きな変更を与えることはない。設ける hcomp_smooth パラメータを1に設定するには平滑化アルゴリズムを用いる.

浮動小数点適合画像(持つ BITPIX =−32または−64)一般に、画素値の仮数の最下位ビットには“ノイズ”が多く含まれており、任意の可逆アルゴリズムで効率的に圧縮することはできない。したがって、指定されたアルゴリズム(GZIP、RiceまたはHCOMPRESS)を使用して浮動小数点画像を圧縮する前に、まず、スケーリングされた整数画素値に量子化される(したがって、ノイズの大部分を破棄する)。この技術で生成される圧縮係数は、単純にGZIPユーティリティを用いてFITSファイル全体を外部圧縮するよりもはるかに高いが、これは、元の浮動小数点値画素値が完全に保持されないことを意味する。処理が適切である場合、このような整数スケーリング技術は、画像中のすべての真の情報を依然として保持しながら、無関係なノイズのみを破棄するであろう。画素値に残された精度は quantize_level パラメータです。大きな値は、その画素が浮動小数点画素値に近い圧縮画像をもたらすが、同時に実現される圧縮量も減少する。ユーザは、圧縮効率を損なうすべての“ノイズ”を不必要に保持することなく、画像中のすべての有用な情報を保持する最適値を決定するために、このパラメータの異なる値を試みるべきである。

属性のデフォルト値 quantize_level スケーリング係数は16であり、これは、スケーリングされた整数画素値が量子化され、隣接する整数値間の差が画像背景におけるノイズレベルの1/16となることを意味する。最適化されたアルゴリズムを使用して、画像中のノイズを正確に推定する。例えば、画像背景画素における平均二乗平均平方根ノイズ=32.0の場合、デフォルトの場合、隣接スケーリングされた整数画素値間の間隔は2.0に等しくなる。RMSノイズは、画像の各タイルについて独立して計算されるため、生成される整数スケーリング係数は、各タイルに対してわずかに変動する可能性があることに留意されたい。場合によっては、計算されたノイズ値に関連する量子化レベルを指定するのではなく、使用される適切な量子化レベルを指定する必要がある場合がある。これは，以下の値に必要な量子化レベルの負の値を指定することで実現できる. quantize_level それがそうです。前の例では、指定することができる quantize_level = -2.0 これにより、量子化の整数レベルは2.0異なる。大きな負の値 quantize_level これらのレベルの間隔がより大きく、より高い圧縮係数が生成されることを意味する。

この量子化アルゴリズムはまた、背景領域測定強度における偏差を低減するために、2つのランダムディザ方法のうちの1つを適用することができる。定数で指定されたデフォルトメソッド SUBTRACTIVE_DITHER_1 ディザは、実際の画像にノイズを加えるのではなく、量子化アレイ自体のゼロ点に追加される。ランダムノイズは1画素あたりに加えられるため，各画素をその整数値からその浮動小数点値に復元するためには，画素ごとに同じ乱数シーケンスを再生する必要がある(後述).もう一つの方法は SUBTRACTIVE_DITHER_2 1つ目とまったく同じですが、ジッタではどの浮動小数点値も値です 0.0 特殊整数値に置き換える -2147483647 それがそうです。画像解凍時には，その値を持つ画素が復元される. 0.0 確かにそうです。最後に、値は NO_DITHER ジッタを完全に無効にする。

上述したように、減算ディザアルゴリズムを用いる場合には、画素毎にランダムノイズシーケンスを生成(擬似)し、解凍時に同じシーケンスを再生する必要がある。これを容易にするために，乱数生成器は，1から10000(含む)の間のランダム種子を用いて種子設定を行い，この種子は格納されている. ZDITHER0 HDUヘッダのキーワードを圧縮します。このシードを使用して同じ乱数シーケンスを生成するためには、圧縮および解凍の際に同じ乱数生成器を使用しなければならないので、平坦化画像約束は、非常に簡単な疑似乱数生成器の実装を提供する。種子自体は以下の3つの方法で提供することができます dither_seed パラメータ：手動で指定してもよいし，システムクロックに応じて任意に生成してもよい. (DITHER_SEED_CLOCK )または画像の第1のブロック内の画素のチェックサムに基づく (DITHER_SEED_CHECKSUM )である。クロックベースの方法はデフォルトであり、この値が合理的な“任意の値”であることを保証するのに十分であり、同じシードを順次生成することは不可能である。一方、チェックサム方法は、特定の画像に対して毎回同じシードを使用することを保証する。これは、同じイメージが常に同じシードを使用することを確実にすることができるので、ソフトウェアテストに特に有用である。

add_checksum(when=None, override_datasum=False, checksum_keyword='CHECKSUM', datasum_keyword='DATASUM')

追加 CHECKSUM そして DATASUM 値は、HDUとデータ計算のチェックサムのカードからこのHDUにそれぞれ設定される。追加した DATASUM カードはカバーされるかもしれません。

パラメータ
when文字列、オプション

カードの注釈文字列；デフォルトの場合，アノテーションはチェックサムを計算する時間を表す.

override_datasumブル値、オプション

追加する CHECKSUM カードのみ

checksum_keyword文字列、オプション

チェックサム値を格納するためのHEADERキーワードの名前；約束によりこれは通常“CHECKSUM”であるが，異なるキーワードを用いる場合もある.

datasum_keyword文字列、オプション

見 checksum_keyword

注意事項

テストの目的で、まず呼び出します add_datasum 1つを使う when パラメータ、そして呼び出します add_checksum 1つを使う when 論証と override_datasum とする. True それがそうです。これは2枚のカードに一致した注釈を提供し、生成を許可することができます CHECKSUM 一致価値のあるカード。

add_datasum(when=None, datasum_keyword='DATASUM')

追加 DATASUM カードは、このHDUに入力され、データ計算のチェックサムとして値が設定される。

パラメータ
when文字列、オプション

カードの注釈文字列は，デフォルトでチェックサムを計算する時間を表す.

datasum_keyword文字列、オプション

データ値を格納するためのHeaderキーワードの名前；約束により，その名前は通常‘DATASUM’であるが，異なるキーワードを使用すべき用例が存在する.

返品
checksum集積する.

算出されたデータ量

注意事項

テストの目的で、ご提供ください when パラメータはカード中のアノテーション値が一致するようにする.これは生成を可能にします CHECKSUM 一致価値のあるカード。

property columns

♪the ColDefs オブジェクト，これらのオブジェクトはこの表中の列を記述する.

copy()

コピー表HDUは、タイトルとデータがコピーされます。

dump(datafile=None, cdfile=None, hfile=None, overwrite=False)

表HDUをASCII形式のファイルに転送します。このテーブルは、3つの別個のファイルに転送することができ、1つは列定義を含み、1つはタイトルパラメータを含み、他方はテーブルデータのために使用される。

パラメータ
datafile類似パスまたは類似ファイル、オプション

データファイルを出力する。デフォルト値は，このHDUに関連するFITSファイルのルート名であり，拡張子を付加する. .txt それがそうです。

cdfile類似パスまたは類似ファイル、オプション

列定義ファイルを出力する.黙認する. None したがって，列定義出力は生成されない.

hfile類似パスまたは類似ファイル、オプション

ヘッダパラメータファイルを出力します。黙認する. None ヘッダパラメータ出力は生成されない.

overwriteブル値、オプション

もし True もしあれば、出力ファイルを上書きします(存在すれば)。1つの問題を引き起こしました OSError もし False また，出力ファイルが存在する.デフォルト値は False それがそうです。

バージョン 1.3 で変更: overwrite 時代遅れのものに取って代わる clobber 論争する。

注意事項

主な用途は dump 方法は、標準テキストエディタでテーブルデータおよびパラメータを表示および編集することを可能にします。♪the load 方法は、3つのプレーンテキスト(ASCII)ファイルから新しいテーブルを作成するために使用することができる。

  • データファイル： データファイルの各行は1行のテーブルデータを表す.データは列順に1列ずつ出力される.列が配列を含む場合、次の列に移動する前に、現在の行の列配列の各要素が出力される。行ごとに一行で終わります。

    整数データは21文字のフィールドで右に整列して出力され，空白の後に続く.浮動小数点データは21文字のフィールドに‘g’形式で右アライメント出力され，精度は15ビットであり，1つのスペースが続く.スペースを含まない文字列データの幅と TFORM 列のHeaderパラメータは，直後に空白となる.文字列データにスペース文字が含まれている場合は，文字列は引用符で導かれる ("" )である。行の最後のデータ要素の場合、フィールドの末尾のスペースは改行によって置換されます。

    可変長配列(‘P’フォーマット)を含む列データに対して，配列データの前に文字列がある 'VLA_Length= ' およびその行配列の整数長は，21文字のフィールドに左に整列し，スペースを後にする.

    注釈

    このフォーマットはサポートされています not 曖昧性を克服することは困難であるため，(‘q’フォーマット)を用いた可変長配列をサポートする.これは、ファイルフォーマットが、サイズが2 GBを超えるファイルに格納されているテーブルのVLA列をサポートしていないことを意味する。

    ビットフィールド(‘X’フォーマット)を表す列データの場合、フィールド内の各ビット値は、21文字のフィールドにおいて右整列出力が1(真を表す)または0(偽を表す)である。

  • Cdfile： 列定義ファイルの行ごとに表中のある列の定義を提供する.この行は、8個の16文字のフィールドに分割される。最初のフィールドは列名を提供する (TTYPEn )である。第2のフィールドは、列フォーマットを提供する (TFORMn )である。第3のフィールドは、表示フォーマットを提供する (TDISPn )である。第4のフィールドは物理単位を提供する (TUNITn )である。5つ目のフィールドは、多次元配列の次元を提供する (TDIMn )である。6つ目のフィールドは、未定義値を表す値を提供する (TNULLn )である。7番目のフィールドはスケーリング係数を提供します (TSCALn )である。8番目のフィールドはオフセット値を提供する (TZEROn )である。フィールド値 "" 値が与えられていない場合を表すために用いられる.

  • Hfile： ヘッダパラメータファイルの各行は、カード画像によって表される単一のHDUヘッダカードの定義を提供する。

filebytes()

このHDUがファイルに書き込まれるバイト数を計算して返す.

fileinfo()

辞書に戻り、任意の関連ファイルにおけるこのHDUの位置情報を詳細に示す。これらの値は，関連ファイルを読み出したり書き込みしたりした後にのみ有効である. HDUList それがそうです。

返品
DICTやNONE

辞書は、関連ファイルにおけるHDUの位置に関する情報を詳細に示す。返品 None HDUがファイルに関連付けられていない場合。

辞書内容：

キー、キー

価値がある

ファイル.ファイル

HDUに関連するファイル·オブジェクト

ファイルパターン.

ファイルのモードを開く(読み出しのみ、コピー、更新、付加、OSTREAM)

HdrLoc

ファイル中のヘッダの開始バイト位置

データ位置

ファイル中のデータブロックの開始バイト位置

データスパン.

充填を含むデータサイズ
classmethod from_columns(columns, header=None, nrows=0, fill=False, character_as_bytes=False, **kwargs)

もし1つ与えたら ColDefs 対象は、 Column オブジェクト、または別のテーブルHDUまたはテーブルデータ(a FITS_rec あるいは複数のフィールド numpy.ndarray あるいは…。 numpy.recarray オブジェクトは，入力中の列定義を用いて，そのメソッドを呼び出すクラスを返す新しい表HDUを定義する.

また見られる. FITS_rec.from_columns それがそうです。

パラメータ
columns序列.序列.

表データの列を作成するためのオブジェクト、または列構造を有するオブジェクト ColDefs インスタンス化することができる。これには既存の BinTableHDU あるいは…。 TableHDU あるいは1つ numpy.recarray いくつか例を挙げましょう

これらの列にデータ配列が追加されている場合、データは、新しいテーブルを初期化するために使用されてもよい。そうでなければ、入力列は、要求行数を有する新しいテーブルのテンプレートとして使用される。

タイトル ： Headerタイトル

オプションの Header 対象は新しいHDUをインスタンス化する.定義表構造に特に関連するタイトルキーワード(“TXXXn”キーワード、例えばTTYPEn)は、提供される列定義によって上書きされるが、他のすべての情報的キーワードおよびデータモデル固有のキーワードは保持される。

nrows集積する.

新しい表の行数。入力列にそれに関連するデータがあれば，最大入力列の大きさを用いる.そうでなければ，デフォルト値は0となる.

fillブルル.

もし True すべてのセルはゼロまたは空白で充填されます。もし…。 False 入力からデータをコピーすると，未定義のセルはゼロ/空白で満たされる.

character_as_bytesブルル.

HDUからのアクセス時に文字列のバイトを返すかどうか。デフォルトではこれは False AND(Unicode)文字列を返すが，大型表に対しては大量のメモリを占有する可能性がある.

注意事項

HDUクラスが受け取る他のキーワードパラメータ __init__ キーワードパラメータとして入力することも可能である.

classmethod fromstring(data, checksum=False, ignore_missing_end=False, **kwargs)

適切なタイプの新しいHDUオブジェクトは、HDUのヘッダ全体およびオプションでそのデータを含む文字列から作成される。

なお、バックアップファイルオブジェクトがない文字列から新しいHDUを作成する場合、そのHDUのデータは読み出し専用である可能性がある。これは、下位文字列が不変のPython文字列/バイトオブジェクトであるか、または何らかの読み書きメモリバッファであるかに依存する(例えば、 memoryview それがそうです。

パラメータ
data文字列、バイト配列、メモリビュー、ndarray

HDUヘッダとデータを含むバイト文字列。

checksumブル値、オプション

HDUのチェックサムおよび/またはデータを検査する。

ignore_missing_endブル値、オプション

タイトルデータに欠落しているエンドカードは無視される。エンドカードがない場合、ヘッダの末尾が明確でなく、HDUが破損する可能性があることに注意してください。この場合、有効なFITSヘッダデータで開始されない最初の2880ブロックがデータの開始であると仮定する。

kwargs任意選択.

May consist of additional keyword arguments specific to an HDU type--these correspond to keywords recognized by the constructors of different HDU classes such as PrimaryHDU, ImageHDU, or BinTableHDU. Any unrecognized keyword arguments are simply ignored.

classmethod load(datafile, cdfile=None, hfile=None, replace=False, header=None)

入力されたASCIIファイルから表を作成する.入力は最大3つの個々のファイルからのものであり、1つは列定義を含み、1つはタイトルパラメータを含み、他方は列データを含む。

列定義とタイトルパラメータファイルは必要ではない.列定義および/またはHeaderパラメータがない場合、Headerパラメータから与えられたHeaderオブジェクトから列定義および/またはHeaderパラメータが取得され、そうでなければ、合理的なデフォルト値が推定される(このモードの使用は推奨されないが)。

パラメータ
datafile類似パスや類似ファイル

ASCIIフォームデータを含む入力データファイル.

cdfile類似パスまたは類似ファイル、オプション

テーブルの列に関連付けられた名前、フォーマット、表示フォーマット、物理単位、多次元配列次元、未定義値、スケーリング係数、およびオフセットを含む入力列定義ファイル。もし…。 None すると，列定義はそのオブジェクト中の現在値をとる.

hfile類似パスまたは類似ファイル、オプション

表に関連付けるタイトルパラメータ定義を含む入力パラメータ定義ファイル.もし…。 None この場合、タイトルパラメータは、そのオブジェクトタイトルから取得された現在値を定義する。

replaceブル値、オプション

いつ？ True ヘッダ全体が現在のヘッダのみを更新するのではなく、ASCIIファイルの内容に置き換えられるべきであることを示す。

タイトル ： Header オプションです。ヘッダ、オプション

Cdfileおよびhfileが失われた場合、このHeaderオブジェクトは、新しいテーブルおよびHDUを作成する際に使用される。そうでなければ、このヘッダは、hfile中のキーワードの代わりになり、hfileは、このヘッダに存在しない値を更新するためにのみ使用される。 replace=True ここで、ヘッダファイルの値は、完全にhfileの値に置き換えられる。

注意事項

主な用途は load 方法は，標準テキストエディタで編集されたASCIIデータの表データとパラメータの入力を許可する.♪the dump 方法は、初期ASCIIファイルを作成するために使用することができます。

  • データファイル： データファイルの各行は1行のテーブルデータを表す.データは列順に1列ずつ出力される.列が配列を含む場合、次の列に移動する前に、現在の行の列配列の各要素が出力される。行ごとに一行で終わります。

    整数データは21文字のフィールドで右に整列して出力され，空白の後に続く.浮動小数点データは21文字のフィールドに‘g’形式で右アライメント出力され，精度は15ビットであり，1つのスペースが続く.スペースを含まない文字列データの幅と TFORM 列のHeaderパラメータは，直後に空白となる.文字列データにスペース文字が含まれている場合は，文字列は引用符で導かれる ("" )である。行の最後のデータ要素の場合、フィールドの末尾のスペースは改行によって置換されます。

    可変長配列(‘P’フォーマット)を含む列データに対して，配列データの前に文字列がある 'VLA_Length= ' およびその行配列の整数長は，21文字のフィールドに左に整列し，スペースを後にする.

    注釈

    このフォーマットはサポートされています not 曖昧性を克服することは困難であるため，(‘q’フォーマット)を用いた可変長配列をサポートする.これは、ファイルフォーマットが、サイズが2 GBを超えるファイルに格納されているテーブルのVLA列をサポートしていないことを意味する。

    ビットフィールド(‘X’フォーマット)を表す列データの場合、フィールド内の各ビット値は、21文字のフィールドにおいて右整列出力が1(真を表す)または0(偽を表す)である。

  • Cdfile： 列定義ファイルの行ごとに表中のある列の定義を提供する.この行は、8個の16文字のフィールドに分割される。最初のフィールドは列名を提供する (TTYPEn )である。第2のフィールドは、列フォーマットを提供する (TFORMn )である。第3のフィールドは、表示フォーマットを提供する (TDISPn )である。第4のフィールドは物理単位を提供する (TUNITn )である。5つ目のフィールドは、多次元配列の次元を提供する (TDIMn )である。6つ目のフィールドは、未定義値を表す値を提供する (TNULLn )である。7番目のフィールドはスケーリング係数を提供します (TSCALn )である。8番目のフィールドはオフセット値を提供する (TZEROn )である。フィールド値 "" 値が与えられていない場合を表すために用いられる.

  • Hfile： ヘッダパラメータファイルの各行は、カード画像によって表される単一のHDUヘッダカードの定義を提供する。

classmethod match_header(header)[ソース]

これは，ASCIIとバイナリテーブルHDUタイプの共有機能を実現した抽象タイプであり，その代わりにこの2つのタイプを用いるべきである.

classmethod readfrom(fileobj, checksum=False, ignore_missing_end=False, **kwargs)

ファイルからHDUを読み込む。一般に、HDUは、以下のコマンドを使用して開くべきです。 open() FITSファイルのHDUリスト全体を読み込みます。しかしこの方法は対称性のために提供されています writeto() それがそうです。

パラメータ
fileobj書類状.

適合ファイルを入力します。ファイルのルックアップポインタはHDUの先頭にあると仮定する.

checksumブルル.

もし True この2つを検証します DATASUM そして CHECKSUM カード値(HDUヘッダに存在する場合)は、ファイル内のすべてのHDUのヘッダおよびデータと一致する。

ignore_missing_endブルル.

開いて欠けている END 最後のタイトルのカードです

req_cards(keyword, pos, test, fix_value, option, errlist)

検査に必要な Card それがそうです。

パラメータ
keyword応力.応力

検証するキーワード

pos全体的に、呼び出すことができます

もし1つが int タイトル内のカードの正確な位置を指定します。Pythonはゼロインデックスだということを覚えておいてください pos=0 要求カードはタイトルの最初のカードである.Callableが与えられたら、キーワードの実際の位置であるパラメータを受け入れて返すべきです。 True あるいは…。 False それがそうです。これはカスタム評価に使用することができる。例えばもし pos=lambda idx: idx > 10 これは、キーワードのインデックスが10より大きいかどうかをチェックするだろう。

test呼び戻すことができる

これは、所与のキーワードの値に渡され、返される呼び出し可能なもの(通常は関数)であるべきである。 True あるいは…。 False それがそうです。これは、所与のキーワードに関連する値を検証するために使用されてもよい。

fix_value文字列、整型、浮動小数点型、複合型、ブール型、無

Fitsキーワードが使用する有効値(与えられた場合) test 無効値を置き換えることはできません。言い換えれば、キーワードの現在値が無効である場合、これは代替としてデフォルト値を提供する。もし…。 None 代替値がなければ，キーワードは修復できない.

option応力.応力

Output verification option. Must be one of "fix", "silentfix", "ignore", "warn", or "exception". May also be any combination of "fix" or "silentfix" with "+ignore", +warn, or +exception" (e.g. ``"fix+warn"). See 検証オプション for more info.

errlistリスト.リスト

FITSファイルで発見された検証エラーリスト；これは、主に検証システムが複数のHDUにわたるエラーおよびペアを収集するために使用される req_cards それがそうです。

注意事項

もし pos=None カードは、タイトル内の任意の位置に存在することができる。カードが存在しない場合、新しいカードは fix_value その作成時の価値として。まだ使えます test 論争する。

run_option(option='warn', err_text='', fix_text='Fixed.', fix=None, fixable=True)

選択されたオプションを用いて検証を実行します。

scale(type=None, option='old', bscale=1, bzero=0)[ソース]

ズーム画像データの使用 BSCALE そして BZERO それがそうです。

このメソッドを呼び出すと拡張されます self.data キーワードを更新します BSCALE そして BZERO はい。 self._header そして self._image_header それがそうです。この方法は、データがスケーリングされるため、呼び出し後にあまり有用ではないので、出力ファイルを書き込む前にのみ使用すべきである。

パラメータ
type文字列、オプション

destination data type, use a string representing a numpy dtype name, (e.g. 'uint8', 'int16', 'float32' etc.). If is None, use the current data type.

option文字列、オプション

データをどのように拡張するか： "old" 原本を使ってください BSCALE そして BZERO データを読み込む/作成するときの値。もし…。 "minmax" データの最小値と最大値を用いてスケーリングを行う.このオプションは、任意のユーザによって指定されたbスケール/bゼロ値によって上書きされます。

Bscale、bZERO形が整っていて、オプションです

ユーザ指定 BSCALE そして BZERO 価値観。

property shape

画像配列の形状は self.data.shape それがそうです。

property size

HDUデータ部分のサイズ(バイト)。

update()

列の最新の変更を反映するようにタイトルキーワードを更新します。

verify(option='warn')

事例中のすべての値を検証する.

パラメータ
option応力.応力

Output verification option. Must be one of "fix", "silentfix", "ignore", "warn", or "exception". May also be any combination of "fix" or "silentfix" with "+ignore", "+warn", or "+exception" (e.g. "fix+warn"). See 検証オプション for more info.

verify_checksum()

検証 CHECKSUM キーワードは、現在のHDUチェックサムについて計算された値に一致する。

返品
valid集積する.

  • 0-障害

  • 1-成功

  • 2-いいえ CHECKSUM キーワードが存在する

verify_datasum()

検証 DATASUM キーワードと為 DATASUM 現在のHDUデータの。

返品
valid集積する.

  • 0-障害

  • 1-成功

  • 2-いいえ DATASUM キーワードが存在する

writeto(name, output_verify='exception', overwrite=False, checksum=False)

その動作方式は通常のWriteto()と類似しているが、デフォルト値が予め設定されている PrimaryHDU HDUを拡張するために必要なものです(拡張HDUは独立して動作できません)。

バージョン 1.3 で変更: overwrite 時代遅れのものに取って代わる clobber 論争する。

Section

class astropy.io.fits.Section(hdu)[ソース]

ベースクラス: object

画像部分です。

このオブジェクトのスライスは，ディスク上の下位FITSファイルから画像配列の対応する部分をロードし，任意のBSCALE/BZERO因子を適用する.

節スライスを指定することはできず，節に対する修正は基礎ファイルに保存されない.

ご参照ください データセグメント. より詳細については、Astropy文書部分を参照してください。