0

我正在尝试从包含计数率与时间的 .fits 文件中绘制一些数据。我的目标是在同一个图中过度绘制不同事件的计数率，在三个不同的 x 轴上具有不同的时间。由于我要绘制的事件是周期性的，因此我对正确时间的识别施加了一个条件，因此我只能从我需要的时间范围中提取计数率。这是我的努力：

#!/usr/bin/env python

from scipy import *
from numpy import *
from pylab import *
from scipy import optimize
import pyfits, os, re, glob
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from matplotlib.ticker import FuncFormatter

rc('font',**{'family':'serif','serif':['Helvetica']})
rc('ps',usedistiller='xpdf')
rc('text', usetex=True)

#------------------------------------------------------

tmin=56200
tmax=56249

data=pyfits.open('http://heasarc.gsfc.nasa.gov/docs/swift/results/transients/weak/GX304-1.orbit.lc.fits')

time  = data[1].data.field(0)/86400. + data[1].header['MJDREFF'] + data[1].header['MJDREFI']
rate  = data[1].data.field(1)
error = data[1].data.field(2)
data.close()

cond= ((time > tmin-5) & (time < tmax)) | ((time + 132.5 > tmin) & (time + 132.5 < tmax-10)) | ((time + 265 > tmin) & (time + 265 < tmax-12))
time=time[cond]
rate=rate[cond]
error=error[cond]

fig, ax1 = plt.subplots()
newax2 = ax1.twiny()
newax3 = ax1.twiny()

# Make some room at the bottom
fig.subplots_adjust(bottom=0.30)

newax2.set_frame_on(True)
newax2.patch.set_visible(False)
newax2.xaxis.set_ticks_position('bottom')
newax2.xaxis.set_label_position('bottom')
newax2.spines['bottom'].set_position(('outward', 20))

newax3.set_frame_on(True)
newax3.patch.set_visible(False)
newax3.xaxis.set_ticks_position('bottom')
newax3.xaxis.set_label_position('bottom')
newax3.spines['bottom'].set_position(('outward', 40))

#..plot the current light curve
errorbar(time, rate, error, fmt='r.', capsize=0)
gca().xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%5.1f'))

#..overplot a previous outburst
errorbar(time + 122.5, rate, error, fmt='g.', capsize=0)
errorbar(time + 255, rate, error, fmt='k.', capsize=0)

axis([tmin-10,tmax,-0.00,0.45])
xlabel('Time, MJD')
ylabel("BAT cts/s/cm$^2$")
savefig("sync.eps",orientation='portrait',papertype='a4',format='eps')
os.system('gv sync.eps')

我正在绘制三个事件，所以我需要三个 x 轴；但是，如果可能的话，我也想用相应的颜色在 x 轴上写下相应的时间。底部报告的时间是红色曲线的正确时间，即最近的事件。请问有什么建议吗？提前谢谢了。

4

1 回答 1

0

如果我正确理解了您的问题，则问题是第一个和第二个 x 轴上的刻度不正确。您应该简单地将函数绑定errorbar到正确的轴，然后 matplotlib 将为您进行缩放。像这样：

...
#..plot the current light curve
ax1.errorbar(time, rate, error, fmt='r.', capsize=0)
gca().xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%5.1f'))

#..overplot a previous outburst
newax2.errorbar(time + 122.5, rate, error, fmt='g.', capsize=0)
newax3.errorbar(time + 255, rate, error, fmt='k.', capsize=0)
...

无论如何，我通常更喜欢 matplotlib 中更面向对象的方法，所以这是唯一的方法。

如果您不介意，我会将着色部分留给我的评论中的参考。

更新

以下是一些更新的代码；也许这就是你要找的。诀窍是不要移动 x 数据 ( time)，而只需将 x 限制（您正在查看的“窗口”）移动到您想要的位置。所以我将 122.5 和 255 偏移量（反向）分别应用于每个轴的 x 限制。

我还必须分别为每个轴设置格式化程序；如果我不设置格式化程序，你最终会得到一个偏移符号（0 .. 10 .. 20 .. 30 + 56190）。像你一样使用全局格式化程序，（我认为）只能在ax1. 请注意，我只在全局范围内设置 y 限制，并注释掉axis命令。

...
##..plot the current light curve
ax1.errorbar(time, rate, error, fmt='r.', capsize=0)
ax1.set_xlim(tmin-10,tmax)
ax1.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%5.1f'))
##..overplot a previous outburst
newax2.errorbar(time, rate, error, fmt='g.', capsize=0)
newax3.errorbar(time, rate, error, fmt='k.', capsize=0)
newax2.set_xlim(tmin-10-122.5,tmax-122.5)
newax2.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%5.1f'))
newax3.set_xlim(tmin-10-255,tmax-255)
newax3.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%5.1f'))
ylim(0,0.45)
#axis([tmin-10,tmax,-0.00,0.45])
...

这会导致 在此处输入图像描述 您的原始脚本产生的结果，但希望有一组正确的 x 轴（除了着色）。

于 2013-03-14T15:12:26.743 回答