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RSS订阅原创 关于望远镜偏振校准源的一些记录
确定主要的偏振校准模型： 你需要一个最好的源，稳定偏振明确的校准作为主要模型例如：3C286，3C138，3C48偏振位置角的校准：3C286，3C138，3C48（3C48一般用在6cm及以下的波段使用）。这些源强度明亮并且偏振位置角明确。偏振的仪器泄漏也叫D项的泄漏，如果需要校准这一项。第一你可以选择观测一个非偏振的源，因为非偏振的源没有偏振强度，所以观测到的偏振全都是泄漏（需要注意的是不同源在不同波段的偏振情况可能会有变化，要仔细小心一点）。
2024-12-03 19:50:09
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原创 casa天文软件全代码记录
最近的工作使用casa的频率不少，但是我经常写了代码或者弄好的脚本想要复用找起来很麻烦。我想记录一下成图所有使用过的东西，到时候我复用起来比较方便。
2024-10-23 13:56:16
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原创 获得两类相关点之间的线性关系
例如我是有两幅图，但是他们的单位不一样（一个温度，一个央斯基）原则上他们只是相差一个因子。可以利用一些线性拟合的关系来获得那个因子。其实代码和那个计算谱指数差不多，只是做了一些容易犯错误的修改（斜率的计算上）
2024-08-30 21:24:10
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原创 【FAST不同通道对应的频率和分辨率计算】
记录帖子，首先要确定每个通道对应的频率，然后他需要一个频率对应不同分辨率的文件，然后线性拟合得到对应通道的分辨率。
2024-07-26 21:14:30
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原创 重要性采样求泊松分布期望
我也不是数值模拟或者统计物理的学生。所以蒙特卡洛之类的概念性的东西也说的不好。下面是我的统计物理的期末作业。关于用重要性分布求离散函数泊松分布的数学期望的。我觉得这个挺有意思的，所以也花了点时间加上chatgpt折腾了一下，提供一个参考吧，如果有不对的地方，欢迎讨论。具体直接看资源绑定的pdf吧。
2024-07-05 10:50:22
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原创 glob获取某个文件夹下全部含有某些前缀的文件的名字
另外题外话，我发现你使用XX然后.replace替换的方式比较保险，或者先检查一下你的循环输出的文件名是否为正确。这样返回一个列表，直接for循环就可以读取了。既可以是41.txt，也可以是4.txt。
2024-06-27 20:18:16
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原创 服务器上并行提交任务
参数文件就是传入你python文件的参数。上面的第一个数字是任务的编号，分别是任务1，2，3。每个任务编号传入3个参数，例如1号任务传入参数是40，1，1457。3你的任务数量很多并且任务同时用一个脚本，只是不同任务的参数不易呀，本质上你一个个提交也可以，但是显的很呆。2你本来使用的是for循环，你想提高时间想要把全部这些独立的文件，一起提交一起跑。在你的脚本里面加入这行代码就可以从python脚本的外部导入参数了。1你的任务是相互独立的。
2024-06-27 16:58:22
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原创 casa学习代码记录
ps：flag之后的数据以修改的数据的格式存放在一个flag文件里面，每次做了flag或者校准命令都会保存，但是不显示具体实现了什么操作，你可以通过以下两个例子来给你当前flag状态的保存或者回溯到上一个flag，当然casa也会自动保存flag的版本，但是只有编号没有flag的信息。一共有这些源，前面几个是校准源（建议记住这些源名字，虽然你可以使用filed0，1，2这些编号去索引，但是容易搞混）感觉这个窗口的数据还可以，先把他分出来成新的文件吧，减少文件的大小。一共15个频率窗口，前面和后面是重复的。
2024-04-27 20:37:32
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原创 【ds9 region脚本】
ds9支持把点源的region写成一个reg格式的脚本然后直接打开应用的fits文件上。那我们可以考虑把reg文件写成我们一般的坐标形式，以及把一般的坐标形式写成reg文件给ds9读取。
2023-10-17 18:40:08
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原创 jupyter使用【安装conda和打开jupyter】
jupyter是一个基于 Web 的交互式计算环境，最重要的你可以使用它来写你的python代码。因为其简单的要求和代码图片都显示在一个页面的原因，在向别人展示你的的代码结果的时候，或者演示的时候，非常的方便。强烈建议任何刚开始接触python的人使用这个交互式的工作。其中In【数字】为一个代码块，可以输入多行代码，回车键换行，点击三角形运行就可以运行光标框所在的代码，并且立刻给出结果点击加号可以创建一个新的代码方块。在一个脚本里面，每个代码的是可以相互联系的，前提是你按照顺序把前面的方块都运行了一次。
2023-06-30 20:49:54
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原创 【带标准差的参数误差拟合】和【bootstrap算法】一种更加科学的等概率取点方法
bootstrap算法一种经典的有放回等概率随机取法（更多原理请百度）我这边使用的目的是为了得到更加准确的拟合参数。
2023-04-01 14:40:58
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原创 二维高斯拟合背景点源
背景点源的csv格式。其中T_edge是指高斯点源拟合区域的大小，10即以10个pix的大小。N_edge是指周围背景的大小，即把T_edge+N_edge = 13，13*13矩阵四周延伸3个pix的区域作为背景拟合。背景点源呈现二维高斯轮廓。可以使用二维高斯拟合去除，效果如下图红色框框住的部分。需要每个点源的位置坐标，然后把位置坐标写成csv文件，即可对每个点源的循环去除。另外也可以在本人博客下载区域，已经把csv文件、代码和练习文件全部打包成压缩包。
2023-03-19 15:06:51
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原创 TT-plots 从温度定标获得区域内的平均谱指数
针对某个源内得多个pixe点。在两个频率上分别对应的温度数据可以做他们的TT-plots得到的斜率加上2即为流量定标下的谱指数提供了一种其他方式计算谱指数，平均的好处是可以剔除某个不好的点，当然坏处也是，如果谱指数不均匀，可能带来比较大的偏差。...
2022-06-29 18:42:37
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原创 karma看fits文件软件操作汇总【第三个维度的变化】【查看某个范围的RMS值】
打开kvis test.fits此时会有两个面板，一个是fits文件对应的图片，另外一个对设置一些参数设置数值百分比Browser面板里面Histogram 可以设置数值百分比Contour 可以调出轮廓第三个维度的变化查看有些fit文件有三个维度，第三维一般指在某个二维空间一个点上，值随不同频率（或者其他）的变化点击KVIS有图像的面板viewMovieStart Movie可以看到图像面板在动态变换点击viewProfile Modeline然后鼠标
2022-01-15 15:35:45
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原创 【world_to_pixel】【wcs_pix2world】世界坐标系和像素坐标系的两种转换方式
如何把fits文件的pix坐标和world坐标相互转换呢，用astropy可以有两种方法来进行转换
2021-12-16 21:40:34
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原创 标准化画图【cmap】【imshow】【EllipseSkyRegion】【contour】【set_ticklabels】【coords】【colorbar】
标准化画图，包括colorbar，imshow数据，坐标投影到世界坐标系，画分辨率beam，contour轮廓。由以下代码提供，文件来源MPIFR网址from astropy.io import fits as pffrom reproject import reproject_interpfrom astropy.wcs.wcs import WCSfrom matplotlib.pyplot import plot, scaimport numpy as npfrom astropy imp
2021-12-10 15:30:10
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原创 【reproject_inter】fits头文件的映射（1改变轴的数量；2，改变数据范围；3，FK4系转换成FK5；4，旋转图像）
fits文件的映射的可以在规定的头文件之下，把数据按规定的头文件进行映射。有以下作用改变数据大小和中心的位置例如上面两张图前后经过映射之后，可以缩小数据的范围，并且数据的中心是可以根据你的科学目标进行更改的具体代码如下import numpy as npfrom astropy.io import fits as pffrom astropy.wcs import WCSfrom reproject import reproject_interp#这个fits文件是MPIFR下载的，
2021-12-10 11:05:10
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原创 np.random.randint产生随机数组
利用随机函数生成任意大小的的数组，并且用seed种子可以固定每次产生的随机数。在测试数据和测试语法的时候，非常好用import randomimport nprandom.seed(1) #每一个种子数对应一种随机数的取法a = np.random.randint(1,5,20).reshape(4,5) #前面是生成20个数据，后面是改变他的shape...
2021-11-30 21:10:24
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原创 os.path.exists判断文件是否存在
简单朴实无华的代码，但是用的异常频繁。用来判断对应的对应文件是否存在，如果存在就运行if后面import osif os.path.exists('file_name'): print('ok')如果是文件不存在才运行if后面的内容的话，可以使用import osif not os.path.exists('file_name'): print('ok')...
2021-10-25 15:24:49
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原创 cpu内存和线程和pool多进程池 Python
cpu内存和线程天文数据总是庞大的，这需要我们根据自己电脑的配置去最大化的使用cpu的内存和cpu的多线程。https://blog.youkuaiyun.com/huangyanlong/article/details/43935535?spm=1001.2014.3001.5506这个链接提供cpu内存和线程的基本查看命令。线程确定了我们只能同时执行最大线程的任务数，超过线程的任务会排队等待。cpu内存提供了一个高速缓存空间，例如我们要重复的读写某个大小约2g的fits文件，第一次读可能需要更长时间，..
2021-10-15 11:30:43
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原创 ndimage.median_filter中值滤去除干扰信号
天文中存在很多干扰信号，并且很多干扰信号是远远大于背景，因为分布分散，可以考虑用中值滤波去去除这些干扰。中值滤波的原理相当于用周围的数值然后求和平均去代替每个点的数值，这样做的好处是，只要干扰比较小的情况下，可以进行有效的平滑，具体参考代码和下文的链接。from numpy import randomimport matplotlib.pyplot as pltfrom astropy.modeling import models, fittingfrom astropy.stats import
2021-09-24 10:54:55
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原创 python数据读写 panda（to_csv和read_csv）【读取dat文件】【写入dat文件】【非csv文件并且有多列数据时】【np多维数据的快速保存】
python数据读写 panda（to_csv和read_csv）【读取dat文件】【写入dat文件】
2021-09-06 16:59:15
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原创 数组条件索引where()--np.logical_and()
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom numpy.ma.core import wherea = np.array([10,5,6,7])print(where(a==5))print(a>6)print(a[a>6])print(a[np.logical_and(a>6,a<10)])(array([1]),)[ True False False True][10 7][7]
2021-09-04 14:42:09
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原创 python 基线拟合
from numpy import randomimport matplotlib.pyplot as pltfrom astropy.modeling import models, fittingfrom astropy.stats import sigma_clipimport numpy as np#自己创建一个数据x = np.array(range(600))y = np.random.rand(600)+10y = y+ x*0.01y[10:15] = y[10:15]+1
2021-09-03 17:40:06
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原创 python 多figure subplot （多子图）水平线 legend
以前画图只会plt.plot然后plt.show，但是在面对要多个图和画子图的时候，前后的数据错位总是很头疼，分享这种比较常用的画图方法。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.array(range(10))y = x+1fig1 = plt.figure(1) #画第一张图 figure里面的数字是标记数字，原则上任意ax = fig1.add_subplot(111)for i in range(
2021-08-19 17:24:42
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原创 fit文件用python画瀑布图
fit文件图像一般用ds9或一些天文软件可以直接打开，不过有时候我们需要在python里面画出来或者自己加一些标识，或者检查一下，这个时候用到imshow这个函数。from astropy.io import fits as pfimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npoutput = 'final_test_5000_I.fits'data = pf.getdata(output) #显示一个数据的范围，因为有些太大的影响图片的效果
2021-07-30 16:08:30
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原创 坐标系转换--筛选高于RMS的强源-------ska暑期训练
坐标系转换一张图可以用经纬度来表示某个点的位置信息，也可以用图中的像素点来表示。为了节省存贮的空间，fit文件里的索引，往往都是用像素点去索引，这样需要我们掌握，如何通过经纬度去转换成图中对应的像素点。from astropy.coordinates import sky_coordinatefrom astropy.io import fitsfrom astropy.utils.console import color_printimport matplotlib.pyplot as plt
2021-07-16 15:12:39
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二维高斯拟合背景点源 详细的说明参考博客，搜索‘二维高斯即可找到
2023-03-19
空空如也
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