问题标签 [pyfits]

我有两个适合文件数据（file1.fits 和 file2.fits）。第一个 (file1.fits) 包含 80,700 行重要数据，另一个是 140,000 行。他们都有相同的标题。

如何将 file1.fits 和 file2.fits 合并到新的 fit 文件 (newfile.fits) 中，其标题与旧文件相同，并且 newfile.fits 的总行数为 80,700+ 140,000 = 220,700 ？

这个问题可能主要是针对或多或少进步的天文学家。

你知道如何将 NVSS 拟合文件转换为只有 2 个（不是 4 个！）轴的拟合吗？或者，当我尝试在光学 DSS 数据上重叠 nvss 计数时，如何处理具有 4 轴并在 Python 中生成以下错误的文件，使用 astropy 和其他用于 Python 的“astro”库？（下面的代码）

我试过这样做，当 NVSS FITS 有 4 个轴时，会出现错误消息和警告：

我还尝试使用 FITS_tools/match_images.py 首先将 NVSS FITS 调整为 DSS 文件的正常 2 轴大小，然后使用更正后的文件而不是原始文件，但这只会给我一个错误：

我不知道该怎么做。FIRST.FITS 文件没有类似的问题。Python 中的 Imsize 还告诉我 NVSS 是唯一一个是 4 维的，例如（1、1、250、250）。所以它不能被适当地覆盖。你有什么主意吗？请帮助我，我可以捐赠你的项目作为报复。我花了几天时间试图解决它，但它仍然无法正常工作，但我非常需要它。

代码

我必须处理一些在其标题中包含 utf8 文本的 fit 文件。这意味着基本上 pyfits 包的所有功能都不起作用。.decode也不起作用，因为 fit 标头是一个类而不是一个列表。有人知道如何解码标头以便我可以处理数据吗？实际内容并不那么重要，所以忽略字母就可以了。我当前的代码如下所示：

我得到： AttributeError: 'Header' object has no attribute 'decode'

像这样的功能：

返回：

我想过在条目中写一些东西，所以我不需要关心它。但是，我什至无法检索包含错误字符的条目，并且我想要一个批处理解决方案，因为我有数百个文件。

我遇到了 python、pyfits 和 numpy 的问题。我正在用通常的方式打开一个 fit 文件

打电话时

它告诉我，包含的数据集具有形状 (2,1024,1024,546)：

然后，我继续将此数组导入到一个 numpy 数组中

当我想显示这个数组的形状时，使用

它显示了形状

我不知道，为什么要这样做。重要的是要知道哪个维度属于哪个轴。

任何帮助表示赞赏！非常感谢。

我已经安装了astroconda。通过命令激活 astroconda 后，source activate astroconda我输入了spyder. 然后在 Spyder 我导入了一些包import pyfits，from mayavi import mlab 我看到了这个错误：

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“”，第 1 行，在 ImportError：没有名为 pyfits 的模块

我检查了一下conda list，pyfits 3.3 在已安装的包列表中。如何告诉 Spyder 使用这个包？

我加载了一个 fit 文件并将fitsrec数据转换为 numpy ndarray：

我发现在数据中有一些nan在rec中不存在：

而且，正如您所看到的，这些值发生了重大变化，这怎么可能？

关于hduTab[1].data：

是一个 numpy 记录

我有一堆值写在 FITS 文件中。每列大约有 320,000 个点...我需要的列是 3 列，分别称为 detx、dety 和 energy。我需要将这些数据用于我的程序。我知道如何将这个 FITS 文件转换成 txt 文件（如下图示例）然后使用数据，但是如何直接使用数据呢？例如，我如何从这个 FITS 文件中获取数据，然后在 python 中打印出来？

以下是如何将 fit 文件转换为文本文件的示例：

我有一个小问题。我知道有一些类似的问题，但我不知道我做错了，因为它们不适合我，我将不胜感激。我想更改 fit 文件中的一些像素值。它们基本上是空白点，我想用图像的平均像素值填充它们。我喜欢这样：

我知道它正在执行我想做的操作，因为如果我打印 result[x,y] 它就是它应该的样子。然而，当我打开生成的 fit 文件时，它与开始时完全相同。所以可能我不明白 i) 如何正确保存 fit 文件或 ii) 如何正确构建我的新图像。有人能帮我吗？

我有一组适合的图像：大约 32000 张分辨率（256,256）的图像。我要构建的数据集类似于矩阵，因此输出形状为 (32000, 256*256)。

简单的解决方案是一个for循环，类似：

这个解决方案非常非常慢。那么构建如此大的数据集的最佳解决方案是什么？

我有一个非常简单的问题，但谷歌似乎无法在这里帮助我。我想要一个 pyfits 表的子样本......基本上只是删除 90% 的行，或者类似的东西。我读了这张桌子：

我喜欢使用 pyfits 访问字段的 pyfits 表组织data_table.field(fieldname)，因此我想保留数据结构，但删除行。