Python操作FITS文件方法详解

目前golang学习网上已经有很多关于文章的文章了，自己在初次阅读这些文章中，也见识到了很多学习思路；那么本文《Python怎样操作FITS文件？astropy天文学库》，也希望能帮助到大家，如果阅读完后真的对你学习文章有帮助，欢迎动动手指，评论留言并分享~

使用 astropy 读取 FITS 文件的方法如下：1. 安装 astropy 库，使用 pip install astropy；2. 使用 from astropy.io import fits 导入模块；3. 使用 fits.open() 打开 FITS 文件并获取 HDU 列表；4. 获取 HDU 的数据和头信息；5. 操作完成后关闭文件。修改数据时需以 mode='update' 打开文件，修改数据后调用 hdul.flush() 保存，创建新文件则通过 PrimaryHDU 和 HDUList 构建数据和头信息后调用 writeto() 方法完成。

使用 astropy 天文学库可以轻松地在 Python 中操作 FITS 文件。它提供了方便的接口来读取、写入和修改 FITS 文件，并处理 FITS 文件中的数据和元数据。

如何使用 astropy 读取 FITS 文件？

首先，你需要安装 astropy 库。可以使用 pip 命令安装：

pip install astropy

安装完成后，就可以开始读取 FITS 文件了。以下是一个简单的示例：

from astropy.io import fits

# 打开 FITS 文件
hdul = fits.open('your_fits_file.fits')

# 打印 FITS 文件的信息
hdul.info()

# 获取第一个 HDU (Header Data Unit)
primary_hdu = hdul[0]

# 获取数据
data = primary_hdu.data

# 获取头信息
header = primary_hdu.header

# 打印数据类型和形状
print(data.dtype)
print(data.shape)

# 打印一些头信息
print(header['NAXIS'])
print(header['OBJECT'])

# 关闭 FITS 文件
hdul.close()

这段代码打开名为 your_fits_file.fits 的 FITS 文件，并打印文件的信息。然后，它获取第一个 HDU 的数据和头信息，并打印数据类型、形状和一些头信息。最后，关闭 FITS 文件。记得把 your_fits_file.fits 替换成你实际的文件名。

怎样修改 FITS 文件中的数据？

修改 FITS 文件中的数据也很简单。你可以直接修改 HDU 中的数据，然后将修改后的 HDU 写回 FITS 文件。

from astropy.io import fits
import numpy as np

# 打开 FITS 文件
hdul = fits.open('your_fits_file.fits', mode='update')

# 获取第一个 HDU
primary_hdu = hdul[0]

# 获取数据
data = primary_hdu.data

# 修改数据 (例如，将所有像素值加 1)
data += 1

# 将修改后的数据写回 HDU
primary_hdu.data = data

# 保存修改后的 FITS 文件
hdul.flush()

# 关闭 FITS 文件
hdul.close()

注意，这里使用 mode='update' 打开 FITS 文件，这样才能修改文件。修改数据后，使用 hdul.flush() 将修改后的数据写回文件。

如何创建新的 FITS 文件？

除了读取和修改 FITS 文件，astropy 还可以用来创建新的 FITS 文件。以下是一个创建新的 FITS 文件的示例：

from astropy.io import fits
import numpy as np

# 创建数据
data = np.zeros((100, 100), dtype=np.float32)

# 创建头信息
header = fits.Header()
header['SIMPLE'] = True
header['BITPIX'] = -32
header['NAXIS'] = 2
header['NAXIS1'] = 100
header['NAXIS2'] = 100
header['OBJECT'] = 'Test Image'

# 创建 HDU
hdu = fits.PrimaryHDU(data, header=header)

# 创建 FITS 文件
hdul = fits.HDUList([hdu])

# 保存 FITS 文件
hdul.writeto('new_fits_file.fits', overwrite=True)

这段代码创建一个 100x100 的零矩阵，并创建一个包含一些基本信息的头信息。然后，它创建一个 HDU，并将数据和头信息添加到 HDU 中。最后，它创建一个 FITS 文件，并将 HDU 添加到文件中。使用 hdul.writeto() 保存 FITS 文件。overwrite=True 表示如果文件已存在，则覆盖它。

FITS 文件头信息中常见的关键字有哪些，它们有什么作用？

FITS 文件头信息包含许多关键字，用于描述 FITS 文件中的数据。以下是一些常见的关键字及其作用：

• SIMPLE: 指示文件是否符合 FITS 标准。通常为 T (True) 或 F (False)。
• BITPIX: 指示数据的类型。例如，8 表示 8 位整数，-32 表示 32 位浮点数。
• NAXIS: 指示数据的维度。例如，2 表示二维数据。
• NAXIS1, NAXIS2, ...: 指示每个维度的大小。例如，NAXIS1 = 100 表示第一个维度的大小为 100。
• OBJECT: 指示数据的对象。例如，OBJECT = 'M101' 表示数据是 M101 星系的图像。
• DATE: 指示文件创建的日期。
• INSTRUME: 指示使用的仪器。
• TELESCOP: 指示使用的望远镜。
• EXPTIME: 指示曝光时间。
• CRVAL1, CRVAL2: 指示参考像素的坐标。
• CRPIX1, CRPIX2: 指示参考像素的位置。
• CDELT1, CDELT2: 指示像素的大小。
• CTYPE1, CTYPE2: 指示坐标类型。

这些关键字只是 FITS 文件头信息中的一部分。FITS 标准定义了许多其他关键字，用于描述各种类型的数据。你可以使用 astropy 轻松地访问和修改这些关键字。

如何处理 FITS 文件中的多个 HDU？

FITS 文件可以包含多个 HDU，每个 HDU 包含不同的数据或头信息。可以使用 astropy 轻松地访问和处理这些 HDU。

from astropy.io import fits

# 打开 FITS 文件
hdul = fits.open('your_fits_file.fits')

# 打印 HDU 的数量
print(len(hdul))

# 遍历所有 HDU
for i in range(len(hdul)):
    # 获取 HDU
    hdu = hdul[i]

    # 打印 HDU 的类型
    print(type(hdu))

    # 如果 HDU 包含数据，则打印数据类型和形状
    if hdu.data is not None:
        print(hdu.data.dtype)
        print(hdu.data.shape)

    # 打印 HDU 的头信息
    print(hdu.header)

# 关闭 FITS 文件
hdul.close()

这段代码打开 FITS 文件，并打印 HDU 的数量。然后，它遍历所有 HDU，并打印 HDU 的类型、数据类型、形状和头信息。这样，你就可以轻松地访问和处理 FITS 文件中的多个 HDU。

使用 astropy 处理大型 FITS 文件时，如何优化性能？

处理大型 FITS 文件时，性能可能成为一个问题。以下是一些优化性能的技巧：

• 使用内存映射: astropy 允许你使用内存映射来访问 FITS 文件中的数据。这可以减少内存使用，并提高读取速度。可以使用 memmap=True 参数打开 FITS 文件来启用内存映射。

  hdul = fits.open('your_fits_file.fits', memmap=True)

• 只读取需要的 HDU: 如果你只需要访问 FITS 文件中的一部分 HDU，则可以只读取这些 HDU。可以使用 HDU 的索引来访问特定的 HDU。

  primary_hdu = hdul[0]

• 使用切片访问数据: 如果你只需要访问 HDU 中的一部分数据，则可以使用切片来访问特定的数据。

  data = primary_hdu.data[100:200, 100:200]

• 避免不必要的复制: 在处理数据时，尽量避免不必要的复制。例如，可以使用 inplace 操作来修改数据，而不是创建新的数据副本。

  data += 1  # 创建新的数据副本
  data[:] += 1 # 在原地修改数据

• 使用并行处理: 如果你的计算机有多个 CPU 核心，则可以使用并行处理来加速数据处理。可以使用 multiprocessing 模块或 joblib 库来实现并行处理。

通过使用这些技巧，可以显著提高处理大型 FITS 文件的性能。

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