问题标签 [healpy]

我正在尝试将 healpix 格式的 CMB 映射从 Nside=4096 降级为 Nside=2048。据我所知，有两种方法可以实现这一点：

(a) 使用 map2alm 转换为 alm，然后使用 alm2map 转换回 Nside=2048 映射。(b) 在 healpix/healpy 中使用 ud_grade，

我已经测试了这两个，我得到了不同的结果。对于 (a)，我恢复了正确的输入光谱，但我在梯度较大的像素周围（即点源周围）看到了“振铃”效应。当我使用 (b) 时，我不会恢复输入光谱。我尝试将输出频谱除以 pixwin(2048)**2 但这并不能解决问题。

什么是降低现实地图的正确方法，保留正确的光谱，并且不会在地图中引起振铃效应？

提前致谢，

频谱使用方法（b）

点源周围的振铃效应

我正在研究healpy。具体来说，我对 map2alm 和 alm2map 感兴趣：我发现 提供了将函数“应用于双方”（作为答案）的示例的问题。如我们所见，在连续应用map2alm和alm2map后，与原始地图相比，我们得到了明显的错误。因此我想控制这些错误。所以我的问题是：

1. 有什么方法可以减少错误，而不使用更高的 nside？（例如，如果我想使用某个 nside）
2. 另外，也许还有另一种方法可以获得地图的“光谱特征”，不会有这么大的错误？

当我尝试使用命令“pyp install healpy”安装 Healpy 时，出现以下错误消息：

文件“c:\python34\lib\distutils\msvc9compiler.py”，第 287 行，在 query_vcvarsall 中引发 ValueError(str(list(result.keys()))) ValueError: ['path']

在我安装 SDK 7.1 和 Microsoft Visual Studio C++ 2010 x64、Microsoft Visual Studio C++ 2010 x86、Microsoft Visual Studio C++ 2015 x64、Microsoft Visual Studio C++ 2015 x86 之前。

我想放大天空的特定区域，并仅绘制该区域的地图（例如，冷点）。我怎么能用healpix做到这一点？我找不到 mollview 等选项。

我正在使用healpy.query_polygon 来查找与矩形FOV 对应的像素索引。但是，返回的索引与我的输入不匹配——在 healpy 空间中创建一个比 FOV 大约 100 倍的多边形（或返回约 14000 像素而不是预期的约 30 像素）。

query_disc 函数按我的预期工作，但是，这不是我想要使用的函数。

对应的输出： 顶部（圆盘）、底部（多边形）

对于 hp.query_disc：

对于 hp.query_polygon：

谁能解释这种差异？总的来说，我没有看到任何错误，除非顶点被错误地实现到函数中。

我最近才开始尝试使用healpy，但我不知道如何制作子图来包含我的地图。我有一个行星的热发射图作为时间的函数，我需要在几个时间点（比如说 9 个不同的时间）查看它并叠加一些坐标，以检查我的行星是否以正确的方式旋转。

到目前为止，我可以做两件事。

1. 用叠加的坐标制作 9 个不同的图形。
2. 制作一个包含 9 个子图的图形，其中包含 9 个不同的地图，但这会将我的所有坐标叠加在所有子图上，而不仅仅是时间合适的坐标。

我不确定这是否是一个非常简单的问题，但它一直让我发疯，我找不到任何可行的方法。

我会告诉你我的意思：

选项1：

这使得 9 个数字看起来很像这样：

在时间 = t 时与一些恒星叠加的通量图

但我需要很多，所以我想制作一个包含 9 个看起来像图像的子图的图像。

选项 2：

这给了我子图，但它在我的所有子图上绘制了所有 projplot 星！（见下图）

星数过多的子图

我知道我需要一种方法来调用具有 time = t 映射的轴并在适当的地图上绘制 time = t 的星星，但到目前为止我尝试的一切都失败了。我主要尝试使用 projaxes，认为我可以定义一个 matplotlib 轴并在其上绘制星星，但它不起作用。有什么建议吗？

另外，我也想在我的地图上画一些线，但我也不知道该怎么做。文档说 projplot 但如果我不告诉它我想要一个标记，它就不会画任何东西。

PS：此代码可能对您无用，因为如果您没有我的数组，它将无法工作。这是一个应该运行的更简单的版本：

所以这应该为每一帧给我一颗星，而这颗星应该是移动的。但相反，它在所有帧上绘制了所有星星。

我能做些什么？我不明白文档。

我有一个由 128 个点组成的粗略天空图，我想制作一个平滑的 healpix 地图（见附图，LHS）。文中引用的图：

我加载我的数据，然后为最终地图制作具有适当像素长度的新经度和纬度数组（例如 nside=32）。

我的输入数据是：

基于 nside 像素数的新 lon/lat 数组大小：

然后我通过插值找到这些像素的新数据值，然后从角度转换回像素。

然后，我用插值构建一个 healpy 地图：

地图的结果是附图的上部RHS。

（请原谅使用 jet —— viridis 没有“白色”零，因此使用该颜色图会添加蓝色背景。）

地图看起来不太对：从图中粗略的地图可以看出，右下角应该有一个“热点”，但这里却出现在左上角。

作为完整性检查，我使用 matplotlib 制作了 mollview 投影中插值点的散点图，图 2，其中我删除了标记的边缘以使其看起来像一张地图；）

你可以看到这张地图，附图的右下角，完全符合我的预期！所以坐标没问题，我完全糊涂了。

有没有人遇到过这个？我能做些什么？我想在这个和未来的地图上使用 healpy 函数，所以只使用 matplotlib 不是一个选项。

谢谢！

我datapoint[37][19]在phi-theta空间中有这种格式的数据。但是因为我的数据不能覆盖整个天空，所以datapoint数组中有一些NaN。总共大约有一半 NaN datapoint。大约 9/10 的非 NaN 值datapoint是负数，其中大约 1/10 是正数。

我试过这个插值函数：

但它返回了错误。我在问如何将包含 NaN、正值和负值的数据插入到 Healpix 可以使用它来制作地图的级别。我有一张由底图制作的未平滑地图。

我正在使用 Tensorflow 和 Keras。是否有可能对球体表面的图像进行正确的模式识别？我正在使用（Healpy 框架）来创建模式识别应该在其上工作的天空图。问题是这些 Healpy 天空图是一维 numpy 数组，因此，紧凑的子模式可能分布在这个一维数组上。对于基本的机器学习算法来说，这实际上很难学习（我正在考虑卷积深度网络）。

在这种情况下，一项具体任务是计算球体表面上的斑点（见附图）。对于这个特定的任务，正确的数字是 8。所以我创建了 10000 个天空图（Healpy 设置：nside=16 对应于 npix=3072），每个天空图的随机数介于 0 和 9 之间（因此有 10 种可能性）。我试图用一维 Healpy 数组和一个简单的前馈网络来解决这个问题：

然而，在使用 10,000 个天空图进行训练后，测试集的准确率仅为 38%。我想当提供 Healpy 单元的真实排列（如它出现在球体上）而不是仅提供一维数组时，这将显着增加。在这种情况下，可以使用卷积网络 (Convolution2d) 并像通常的图像识别一样操作。任何想法如何在二维阵列中正确映射 heappy 细胞或直接在球体上使用卷积网络？

谢谢！

假设我有三个量：theta、phi 和 v(theta,phi)。我想使用角度分箱，以便我可以插入任何未来的 theta 和 phi 来获得 v。我对 healpix 完全陌生，不明白如何去做。本质上，我想要一个 theta 和 phi 的网格，然后想使用 scipy.griddata 进行插值。谢谢。