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我最近synfast使用 python 使用了 healpy 的函数。更具体地说，我使用了它的参数lmax，它设置了要计算的最大模式（默认值：lmax = 3*nside-1）。ud_grade如您所见，我还使用了该功能。

我探索了几种情况，在这些情况下，我生成了非常简单的地图，synfast其平面光谱等于统一（温度 TT 和极化 EE 和 BB）。然后使用 计算来自这些地图的光谱anafast。我发现我们并没有在所有情况下恢复初始输入频谱，如下图所示。

在所有这些情况下，我将pixwin的参数设置synfast为True，然后更正了anafast使用 function的输出信号pixwin(nside=128)。

• 灰色虚线：输入频谱模型
• 蓝色：（正常默认情况）synfast(nside=128, lmax=3*128-1)=>anafast(lmax=3*128-1)
• 绿色：synfast(nside=256, lmax=3*256-1)=> ud_grade(256->128)=>anafast(lmax=3*128-1)
• 洋红色：synfast(nside=256, lmax=3*128-1 )=> ud_grade(256->128)=>anafast(lmax=3*128-1)
• 红色：synfast(nside=128, lmax=4*128-1 )=>anafast(lmax=3*128-1)
• 青色：synfast(nside=128, lmax=10*128-1 )=>anafast(lmax=3*128-1)

绘图：使用 syfast、ud_grade 和 anafast 从不同类型的地图进行光谱估计

• 如您所见，在大多数情况下，我会得到有偏差的光谱。
• 对于高模式，即使是正常情况（蓝色）也略微向下偏移。这显然是正常的，因为 healpy 不能很好地处理模式 > 2*nside-1 的频谱估计。
• 温度和偏振光谱（TT、EE 和 BB）的结果相同。
• 如您所见，情况 lmax=4*128-1 和 lmax=10*128-1 给出相同的结果。这是synfast因为它不允许lmax高于 4*128-1，并且即使我们要求更高的lmax也设置 lmax=4*128-1 。

有人对这种行为有解释吗？

以及如何恢复初始输入频谱？

先感谢您

我有一张正在阅读的宇宙微波背景图healpy。我有兴趣提取北半球+10度纬度和南半球-10度纬度的像素条。hp.ang2pix()我可以使用函数轻松地从 +10 度北提取像素。但是在南半球，我发现很难定义角度，因为 theta 从 0 到 pi 不等。

我应该将球体的坐标系旋转 pi 弧度以便从南半球 10 度提取像素吗？

我正在使用以下程序从北半球提取像素条：

有没有办法在屏蔽一个愈合面具时改变被屏蔽值的颜色？有没有办法让地图更美观？现在它只是在地图上删除了值被屏蔽的灰色像素。

我使用的代码是

vr、rho 是根据 HEALpix 规则像素化的一些量。结果是

有一些用于平滑自旋 2 量的实现，例如 Stokes Q 和 U：一个例子是 healpy 的平滑。平滑（通过高斯卷积）极化量的协方差矩阵是否存在类似的实现？例如 sigma_QU、sigma_IQ 等等。

我是新手，不能完全理解手册。我正在运行测试代码，但我想制作空白地图，没有这种渐变颜色。我想知道的人不难。请帮帮我。这是我得到的

我需要从随机 $a_{\ell m}$ 生成一个 Healpyx 映射（使用 Healpy），用于 spin-2 函数。

从示意图上看，这应该是这样的：

我的两个问题是：

1）我如何初始化 a_lm ？具体来说，它的维度是多少，使用

2）如果我理解正确，输出a_tmp是一维列表。如何将其重塑为二维列表（地图）以进行绘图？

Healpy 中有没有办法在 Healpy 地图的 theta 和 phi 中获得二阶导数？（理想情况下，混合导数 theta phi 和导数 theta theta, phi phi）

der2类似于 Fortran 版本的alm2map_derHealpix 函数的可选输出。

我想平滑一张不覆盖整个天空的地图。该映射不是高斯映射，也不是零，因此healpy它用 0 填充缺失值的默认行为导致该掩码边缘偏向较低值：

我想通过将掩码值的权重设置为零来保持锐利边缘，而不是将值设置为零。这似乎很困难，因为healpy在谐波空间中执行平滑。

更具体地说，我想模仿mode关键字 in scipy.gaussian_filter()。healpy.smoothing()隐式使用mode=constantwith cval=0，但我需要类似mode=reflect.

有什么合理的方法可以克服这个问题吗？

数据是天空中物体的坐标，例如：

我想做一个 2D 直方图，以便(l, b)在 Mollweide 投影上使用 HEALPix 像素化绘制带有天空坐标的某个点的密度图。我怎样才能使用 healpy 做到这一点？

教程：

http://healpy.readthedocs.io/en/v1.9.0/tutorial.html

说如何绘制一维数组或拟合文件，但我不知道如何使用这种像素化来绘制二维直方图。

我也找到了这个功能，但它不起作用，所以我被卡住了。

我可以通过这种方式在 Mollweide 投影中绘制这些点：

非常感谢您的帮助。

我正在尝试为没有数据的像素遮盖我的修复贴图，但是当我使用 应用修复遮罩时badval=-1.6375e+30，我的遮罩周围似乎有一个边框。

谁能帮我消除这种边框效果？