python - 在 python 中折叠/展平 FITS 数据立方体

Question

我到处寻找，但没有找到解决这个问题的方法。我觉得它应该相当简单，但我们会看到。

我有一个 .FITS 格式的数据立方体，我需要将其折叠成 2D FITS 图像。数据立方体有两个空间维度和一个光谱/速度维度。

只是寻找一个简单的python 例程来加载立方体并展平所有这些层（即沿光谱/速度轴整合它们）。谢谢你的帮助。

Answer 1

这个关于 pyfits 的教程有点老了，但基本上还是正确的。关键是用 pyfits （或astropy.io.fits）打开一个 FITS 立方体的输出是你有一个 3 维 numpy 数组。

import pyfits
# if you are using astropy then for this example
# from astropy.io import fits as pyfits

data_cube, header_data_cube = pyfits.getdata("data_cube.fits", 0, header=True)
data_cube.shape
# (Z, X, Y) 

然后，您必须决定如何沿 Z 轴展平/整合立方体，并且有大量资源可以帮助您确定正确的方法（希望基于某些分析框架）来做到这一点。

Answer 2

好的，这似乎有效：

import pyfits
import numpy as np

hdulist = pyfits.open(filename)  
header = hdulist[0].header  
data = hdulist[0].data   
data = np.nan_to_num(data)   
new_data = data[0]

for i in range(1,84):                #this depends on number of layers or pages
    new_data += data[i]

hdu = pyfits.PrimaryHDU(new_data)
hdu.writeto(new_filename)

此例程的一个问题是 WCS 坐标（附加到原始数据立方体）在此转换过程中丢失。

Answer 3

这是一个有点老的问题，但Spectrum-cube现在为此提供了更好的解决方案。

示例，基于 Teachey 的回答：

from spectral_cube import SpectralCube
cube = SpectralCube.read(filename)

summed_image = cube.sum(axis=0)
summed_image.hdu.writeto(new_filename)