3、天文数据集获取与分析指南

天文数据集获取与分析指南

1. 数据获取工具介绍

1.1 Git与代码管理

Git 凭借其强大的功能，已成为 Python 社区中事实上的标准代码管理工具。众多核心 Python 包都借助 Git 进行管理，同时利用 http://github.com 网站来辅助协作。建议大家在项目中考虑使用 Git，投入时间学习使用它，定会有所收获。

1.2 AstroML 数据集工具

许多天文数据示例和应用需要真实的数据集来测试性能。虽然网上有大量高质量的天文数据，但查找合适的数据集并非易事，需要了解数据位置并熟悉 SQL 等数据库工具。为此，我们在 AstroML 包中创建了一套数据集加载器。

这些加载器通过直观的接口下载和管理大量天文数据。由于数据集较大，不会与源代码捆绑分发，而是通过 astroML.datasets 中的脚本从网页上获取。每个数据集仅在首次调用关联函数时下载到本地，后续调用将使用缓存版本。

例如，使用 fetch_imaging_sample 函数处理 SDSS 成像测光数据。该函数接受一个可选的字符串参数 data_home ，调用时会先检查 data_home 目录中是否已保存数据文件（若未指定 data_home ，默认目录为 $HOME/astroML_data/ ，也可通过设置 $ASTROML_DATA 环境变量指定默认位置）。若文件不存在，会自动从网络下载并缓存。

获取所有数据集获取函数的完