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我有一些问题，我找不到任何问题的答案。

我正在尝试在 python 中创建一个数据立方体，其中三个轴是(RA,DEC,z)，即 2 天空位置和红移。我认为我生成多维数据集的代码有效，我将多维数据集定义为：

cube     = np.zeros([int(size_x),int(size_y),int(Nchannel)])

其中x和y是像素坐标，红移在通道中被分割。有了这个立方体，我用一些线条的强度填充它。最后我定义我的 .fits 标题如下：

hdr = fits.Header()

hdr['EQUINOX'] = 2000
hdr['CRPIX1']  = round(size_ra*3600./pix_size/2.) 
hdr['CRPIX2']  = round(size_dec*3600./pix_size/2.)
hdr['CRPIX3']  = 0
hdr['CRVAL1']  = ra0
hdr['CRVAL2']  = dec0
hdr['CRVAL3']  = z_min
hdr['CD1_1']   =  pix_size/3600.
hdr['CD1_2']   =  0.
hdr['CD2_1']   =  0.
hdr['CD2_2']   =  pix_size/3600.
hdr['CTYPE1']  = "RA---TAN"
hdr['CTYPE2']  = "DEC--TAN"
hdr['CTYPE3']  = "Z"
hdr['BUNIT']   = "Jy/pixel"

fits.writeto('cube.fits',cube,hdr,overwrite=True)

这就是问题所在，我的 cube.fits 是“坏”的方向。当我使用 ds9 打开它时，z 轴不是红移 z... 干杯

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轴确实是倒置的，FITS 使用 Fortran 约定（列优先顺序），而 Python/Numpy 使用 C 约定（行优先顺序）。 http://docs.astropy.org/en/latest/io/fits/appendix/faq.html#what-c​​onvention-does-astropy-use-for-indexing-such-as-of-image-coordinates

因此，对于您的多维数据集，您需要将轴定义为(z, y, x)：

In [1]: import numpy as np

In [2]: from astropy.io import fits

In [3]: fits.ImageHDU(data=np.zeros((5,4,3))).header
Out[3]: 
XTENSION= 'IMAGE   '           / Image extension                                
BITPIX  =                  -64 / array data type                                
NAXIS   =                    3 / number of array dimensions                     
NAXIS1  =                    3                                                  
NAXIS2  =                    4                                                  
NAXIS3  =                    5                                                  
PCOUNT  =                    0 / number of parameters                           
GCOUNT  =                    1 / number of groups
于 2018-03-20T07:08:40.967 回答