.fit文件读取--head信息--修改head--读取csv文件-------ska暑期训练

fit文件是天文中常用的数据存储格式

python读取fit文件

from astropy.io import fitsinten = fits.open("1077910616_deep-MFS-image-pb_warp.fits")

inten.info（）

1
可以看到这个fit文件里面有一条数据，并且是400040001*1的矩阵，数据格式是float64双精度型

inten[0].header

或者在终端通过以下命令也可以得到对应的表头信息

more 1077910616_deep-MFS-image-pb_warp.fits

NAXIS是轴的数量
BSCALE是比例尺：实际值=图像值*（BSCALE+BZERO）
BMAJ 是beam的大小（有些fit文件也写作hpbw，resolution（有误））也可以意味是望远镜的分辨率
BMIN是波束半短轴
BPA是波束位置角
BTYPE是数据类型：例如本图就是强度
CTYPE1是横坐标的类型（CTYPE2对应的就是纬度）
CRPIX1是横坐标的参考像素点
CRVAL1是横坐标的参考坐标
CDELT1是个横坐标间隔点对应的度数，相当于4000*4000的网格平面，每隔一个点的度数就是CERLT1（CDELT2就是对应的纵坐标）
参考坐标的意思就是：你要确定这张fit图像每个点的坐标，那就需要三个信息，第一个是某个点的像素位置（对应图中的数组坐标），以及这个点的对应的实际坐标（ra，dec）还有每个点直接间隔度数，有这三个信息我们就可以推算是整张图任何一个点的经纬度坐标。

修改header

有些fit文件在写入的时候轴的位置错乱了，导致读取的图片不能够正确显示经纬度，如下：

我们可以看到横坐标是像素点而不是经纬度
查看一下该fit文件的head，发现第三个轴放在了第一个轴上

from astropy.io import fits
from astropy.wcs import WCS
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from astropy.io import fits as pf
from copy import deepcopyhdu = fits.open('FDF_maxPI.fits')[0]
hdr0 = deepcopy(hdu.header)                 #深拷贝，改变hdu的值不会对hdr0产生改变
print(hdr0)

修改一个head并且生成新的fit文件

hdr = pf.Header({ 'SIMPLE':   True,'BITPIX':    -32,'NAXIS':       3,'NAXIS1':  hdr0['NAXIS2'],'NAXIS2':  hdr0['NAXIS3'],'NAXIS3':  hdr0['NAXIS1'],'CDELT1':  hdr0['CDELT2'],'CRVAL1':  hdr0['CRVAL2'],'CRPIX1':  hdr0['CRPIX2'],'CTYPE1':  hdr0['CTYPE2'],'CDELT2':  hdr0['CDELT3'],'CRPIX2':  hdr0['CRPIX3'],'CRVAL2':  hdr0['CRVAL3'],'CTYPE2':  hdr0['CTYPE3'],'CDELT3':  hdr0['CDELT1'],'CRPIX3':  hdr0['CRPIX1'],'CRVAL3':  hdr0['CRVAL1'],'CTYPE3':  hdr0['CTYPE1'],'EQUINOX': 2000.00, 'EXTEND':True})pf.writeto('FDF_maxPI_new.fits', hdu.data, hdr, overwrite=True)    #也可以把其他信息都写进入，这种写入的方式是完全覆盖，而不是单纯的修改。

读取csv文件

#读取包，有些是非必须的，我只是顺手放进来from astropy.coordinates import sky_coordinate
from astropy.io import fits
from astropy.utils.console import color_print
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import astropy.units as u
from astropy.wcs import WCS
from astropy import units as u
import csv
from numpy.lib.function_base import append
import pandas as pd

#读取csv文件的ra和dec，panda提供非常方便的读取方式data= pd.read_csv(r'catalog_comp.csv')
ra = data['ra']
dec = data['dec']

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修改header

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