坐标系转换--筛选高于RMS的强源-------ska暑期训练

坐标系转换

一张图可以用经纬度来表示某个点的位置信息，也可以用图中的像素点来表示。为了节省存贮的空间，fit文件里的索引，往往都是用像素点去索引，这样需要我们掌握，如何通过经纬度去转换成图中对应的像素点。

from astropy.coordinates import SkyCoord
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#这是文件是整个区域的偏振强度图
maxpI =  fits.open("FDF_maxPI.fits")#读取csv文件
data= pd.read_csv(r'catalog_comp.csv')
ra = data['ra']
dec = data['dec']#把经纬度信息写成天空坐标系，只有如此才能使用相关的命令。
sky = SkyCoord(ra=np.array(ra)*u.deg, dec=np.array(dec)*u.deg)#把经纬度转换成图中对应的像素点，可以看到该转换完全以来于表头信息，而不依赖fit里面的data。
w_n = WCS(inten[0].header)
x, y = w_n.world_to_pixel(sky)

筛选高于RMS的强源

#读取偏振的数据信息
aaa = maxpI[0].data
aa = aaa[0]
sf = []
ins =[]
obj_ix = []
obj_iy = []#python读取的数据格式横坐标和纵坐标是翻转的
for i in range(len(x)):sox = []sox = aa[int(y[i])][int(x[i])]#规定范围cen_iy = int(y[i])      #像素点一般不是整数，但是为了方便索引就整数了cen_ix = int(x[i])#这个范围一般取5~6个beam，可以用通过CDELT和BMAJ来确定（具体意思参考上篇fit head读取）。scope = 25         sxx= cen_iy-scopesxs= cen_iy+scopezyz= cen_ix-scopezyy= cen_ix+scope#规定边界，需要考虑经纬度的长短改变的情况sxx = max（0，sxx）zyz = max  (0，zyz）sxs = min（4000,sxs）zyy = min(4000 , zyy)#计算均值和方差sfs = []scx = np.arange(zyz,zyy+1,1)scy = np.arange(sxx,sxs+1,1)#切片的方式for ii in scx:for p in scy:stt = aa[p][ii]sfs.append(stt)ms_mean = np.mean(np.array(sfs))ms_std  = np.std(np.array(sfs))if (sox-ms_mean) > 5*ms_std: sf.append(sox)obj_ix.append(int(x[i]))obj_iy.append(int(y[i]))ins.append(i)print(ins)
print(obj_ix)
print(obj_iy)

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