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我正在尝试编写一个简单的脚本，该脚本将读取适合的图像文件，将低于某个阈值（我将根据背景统计数据输入）的所有像素设置为零或 nan。我在下面包含了我正在使用的代码。这将写入一个类似于原始文件的新拟合文件，但像素值似乎被重新缩放（即，我希望新文件中的最小值是我指定的最小值，但事实并非如此）。我认为这是我如何将标题写入新文件的问题，但不知道如何修复它，并且欢迎任何做过类似事情的天文学家的建议或片段。谢谢！

import astropy.io.fits as fits
import numpy as np

f=fits.open('filename.fits')
data = f[0].data
header = f[0].header
data[data<noise_cutoff]=np.nan
fits.writeto('outfilename.fits', data, header)
f.close()
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在 python 2.7 中，我总是这样做：

img[numpy.where(img<min_flux)]=0
img[numpy.where(img>0)]+=add_flux

看到不同：

这将返回满足条件的字段的实际值：

>>> data2[data2>noise_cutoff]
array([ 0.15600586,  0.15576172,  0.16992188, ...,  0.15063477,
        0.21899414,  0.15722656], dtype=float32)

这将返回条件返回的索引True：

>>> np.where(data2>noise_cutoff)
(array([   0,    0,    0, ..., 1488, 1488, 1488]), array([  88,  789, 1065, ..., 1683, 1833, 1872]))

您想将索引处的值设置为 nan 或零，我不知道第一个是如何解释的，但根据经验，我知道它不起作用。

编辑 我对处理 nan 值的 FITS 查看器也有不好的体验。通常人们会写一个适合字段，即RANGE应该描述所有可能的值。我经常看到[0, 65535]，但这主要是一种协议和数据类型（毕竟它是 FITS 格式）。

我也对发送索引和值之间的差异感到好奇，这就是我所做的：

首先显示一些默认值：

>>> data
array([[ 0.01800537,  0.00421143, -0.01644897, ..., -0.03686523,
         0.05981445, -0.00924683],
       [-0.00267029, -0.02334595,  0.03179932, ...,  0.09436035,
         0.05981445,  0.00457001],
       [-0.13354492, -0.0302124 , -0.00266266, ...,  0.05291748,
        -0.06445312,  0.09436035],
       ..., 
       [ 0.04669189, -0.02218628, -0.06347656, ..., -0.01507568,
         0.10229492,  0.02636719],
       [ 0.00536346, -0.00842285,  0.04669189, ..., -0.00816345,
         0.00565338, -0.02886963],
       [-0.07043457, -0.00840759, -0.09106445, ...,  0.06787109,
        -0.11865234, -0.05645752]], dtype=float32)

我制作了一个副本以不编辑我需要的原始文件，然后我采取行动data2[data2>noise_cutoff]并将np.where(data2>noise_cutoff)结果复制到[ ]运算符中，并进行了一些编辑，因此它是一个有效的表达式。

>>> data2 = data.copy

# result of data2[data2>noise_cutoff]
>>> data2[[0.21899414,  0.15722656]]
array([[ 0.01800537,  0.00421143, -0.01644897, ..., -0.03686523,
         0.05981445, -0.00924683],
       [ 0.01800537,  0.00421143, -0.01644897, ..., -0.03686523,
         0.05981445, -0.00924683]], dtype=float32)

#result of np.where(data2>noise_cutoff)
>>> data2[[0,0, 0, 1488, 1488, 1488], [88,789,1065,1683,1833,1872]]
array([ 0.15600586,  0.15576172,  0.16992188,  0.15063477,  0.21899414,
        0.15722656], dtype=float32)

所以看起来 numpy 喜欢将发送到的参数解包[ ]。例如，发送data2[[1, 2]]将返回第一行和第二行data2。由于我已经发送了浮点值0.21899414，并且0.15722656它们显然被转换为ints，因此向下舍入到0，并且第一行返回了两次。

然而，发送 a 会data2[[1],[1]]返回一个浮点数data[1,1]。为这两个发送一个列表会返回一系列写在这些索引处的值，即：data2[[1,2], [1,2]]获取元素[1,1]，[2,2]

>>> data2[1,1] == data2[[1],[1]]
array([ True], dtype=bool)
于 2015-03-07T16:55:13.270 回答