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我想在 FITS 文件中用 PyFITS 编写一个布尔结构化数组。我有一些问题。这是一个简单的例子。

我创建测试字典并将其转换为结构化数组。

In [241]: test = {'p':np.array([True]*10+[False]*10,dtype='b')}
In [242]: test = np.core.records.fromarrays(list(test.values()), names=list(test.keys()))

这是我想在 .fit 文件中打印的测试结构化数组。

In [243]: test
Out[243]: 
rec.array([(1,), (1,), (1,), (1,), (1,), (1,), (1,), (1,), (1,), (1,), (0,),
   (0,), (0,), (0,), (0,), (0,), (0,), (0,), (0,), (0,)], 
  dtype=[('p', 'i1')])

我使用 pyfits 在 fit 文件中打印测试

In [244]: pyfits.writeto('./test.fit',test,clobber=True)

In [245]: d = pyfits.open('./test.fit')

In [246]: d = d[1].data

但是，所有条目现在都设置为 False 值，如下所示：

In [247]: d  
Out[247]: 
FITS_rec([(False), (False), (False), (False), (False), (False), (False),
   (False), (False), (False), (False), (False), (False), (False),
   (False), (False), (False), (False), (False), (False)], 
  dtype=[('p', 'i1')])

此外，pyfits 似乎也以某种方式修改了原始测试数组。

In [248]: prova
Out[248]: 
rec.array([(70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,),
       (70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,),
       (70,), (70,)], 
      dtype=[('p', 'i1')])

你能帮我解决这个问题吗？非常感谢！

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FITS 中的布尔列很难理解，这在很大程度上是由于它们不寻常的表示形式（它使用 ASCII 字符'T'并'F'存储真假值，因此70您得到的 s 是 ASCII 'F's。

尽管如此，我在过去做了很多工作来使这项工作正常工作，所以即使你传入一个 0 和 1 的数组，它也应该能推断出你的意思。这里似乎有一个错误，writeto“方便”函数没有正确处理布尔数组。我能够让它像这样工作：

>>> hdu = fits.BinTableHDU.from_columns(test)
>>> hdu.writeto('test.fits', clobber=True)
>>> fits.getdata('test.fits')
FITS_rec([(True), (True), (True), (True), (True), (True), (True), (True),
       (True), (True), (False), (False), (False), (False), (False),
       (False), (False), (False), (False), (False)], 
      dtype=[('p', 'i1')])

你最初所做的可能应该奏效。虽然一般来说，如果您希望将类型正确猜测为布尔值，我会建议使用dtype='?'或等效dtype=bool地显式（否则对于您是否真正想要字节存在一些歧义）。

更新：这里还有一个关于相同问题的旧错误报告：https ://github.com/astropy/astropy/issues/1901 显然我前一段时间试图解决这个问题，但对模棱两可感到厌烦。这很奇怪，因为我认为我确实在某一点上解决了这个问题......无论如何，如果你明确地让你的数组 bool dtype 并使用.from_columns上面演示的方法，它应该可以工作。我将看到重新审视其中一些错误。

于 2015-09-03T19:52:58.380 回答