データ可視化 (astropy.visualization ）

序言：序言

astropy.visualization データを可視化する際に有用である可能性のある機能を提供する.これにはMatplotlib(従来は独立していた)を用いて座標付き天文画像を描画する枠組みが含まれている. Wcsax 画像正規化に関連する機能(スケーリングおよび伸張を含む)、スマートヒストグラム描画、独立画像からRGBカラー画像を作成する機能、およびMatplotlibのカスタム印刷パターンを提供する。

Vbl.使用 astropy.visualization

• MatplotlibにAstropyオブジェクトを描画する
  • 土方量を描く
  • 描画時間.
• 世界座標(WCSAX)を用いて印刷を行う
  • スタート
  • WCSAxを使用する
  • 参照/API
• 画像の伸張と正規化
  • 区間と正規化
  • 伸びている
  • 組み合わせ変換
  • Matplotlib正規化
  • ストレッチとMatplotlibを組み合わせて規格化する
• ヒストグラムボックスを選択する
  • 正常参考規則
  • ベイズモデル
• カラーRGB画像の作成
• Luptonら(2004)方式を用いたカラーRGB画像の作成

スクリプト

このモジュールはコマンドラインスクリプトを含み fits2bitmap 適切な画像は、スケーリングおよび伸張画像を含むビットマップに変換される。利用可能なオプションや使用方法の詳細を知るためには、以下の内容を入力してください。

$ fits2bitmap --help

参照/API

Asterpy.VisualPackage

機能

hist \(X[, bins, ax, max_bins] )	強調ヒストグラム関数
imshow_norm \(データ[, ax, imshow_only_kwargs] )	Matplotlibの便利関数を呼び出す. matplotlib.pyplot.imshow 関数、使用 ImageNormalize 対象を規範化する.
make_lupton_rgb (画像_r，画像_g，画像_b[, ...] )	Asinh伸張を使用して、最大3つの画像から赤/緑/青カラー画像を返す。
quantity_support \([format] )	印刷サポートの有効化 astropy.units.Quantity Matplotlibにおける例.
simple_norm \(データ[, stretch, power, asinh_a, ...] )	Matplotlibで画像を表示するために利用可能な正規化クラスを返す.
time_support \(\*[, scale, format, simplify] )	印刷サポートの有効化 astropy.time.Time Matplotlibにおける例.

クラス

AsinhStretch \([a] )	無意味な伸びをしています
AsymmetricPercentileInterval \(...[, n_samples] )	指定された部分画素を保持する間隔(非対称であってもよい)に基づく.
BaseInterval \()	Intervalクラスの基底クラスは，これらのクラスを値配列を用いて呼び出した場合，異なるアルゴリズムで計算された間隔を返す.
BaseStretch \()	クラスのクラスを伸張し，範囲内の値配列を用いてそのクラスを呼び出す場合 [0:1] 変換後の値配列を返し，その範囲内にある. [0:1] それがそうです。
BaseTransform \()	対象を変える。
CompositeStretch (変換_1，変換_2)	2つのストレッチの組み合わせです
CompositeTransform (変換_1，変換_2)	2つの変換の組み合わせ。
ContrastBiasStretch \(コントラスト，偏差)	コントラストと偏りの伸びを考える。
HistEqStretch \(データ[, values] )	ヒストグラム均衡化伸張。
ImageNormalize \([data, interval, vmin, vmax, ...] )	Matplotlibとともに使用する正規化クラスである.
LinearStretch \([slope, intercept] )	勾配とオフセットを有する直線延伸。
LogStretch \([a] )	丸太が伸びる。
ManualInterval \([vmin, vmax] )	ユーザ指定値に基づく時間間隔。
MinMaxInterval \()	データ中の最小値と最大値の間隔に基づく.
PercentileInterval \(パーセンタイル)[, n_samples] )	指定された部分画素の間隔を保持することに基づく.
PowerDistStretch \([a] )	もう一つの権力延長です
PowerStretch \(a)	権力の延長。
SinhStretch \([a] )	新教の道のり。
SqrtStretch \()	二乗根が伸びる。
SquaredStretch \()	便利な職業で、力は2まで伸びている。
ZScaleInterval \([nsamples, contrast, ...] )	IRAFによるzscaleの間隔.

クラス継承関係図

Asterpy.viewalization.mpl_Normizeモジュール

Matplotlibの正規化クラスは，カラーバーの生成に用いることができる.

機能

simple_norm \(データ[, stretch, power, asinh_a, ...] )	Matplotlibで画像を表示するために利用可能な正規化クラスを返す.
imshow_norm \(データ[, ax, imshow_only_kwargs] )	Matplotlibの便利関数を呼び出す. matplotlib.pyplot.imshow 関数、使用 ImageNormalize 対象を規範化する.

クラス

ImageNormalize \([data, interval, vmin, vmax, ...] )

Matplotlibとともに使用する正規化クラスである.

クラス継承関係図