显示具有多个通道的拟合图像
Displaying a fits image with multiple channels
Here is my expected result
我从 CASA 下载了一张适合多个通道的图像。我尝试像上传普通图片一样上传图片,但它显示错误
"Invalid dimensions for image data".
图像的形状为 (1, 20, 250, 250)。
有没有办法显示所有频道?
当我尝试使用下面的代码时,它只显示了一个频道。
file2 = "Downloads/PVDiagramtest2.fits"
image_data = fits.getdata(file2)
image_data = image_data[~np.isnan(image_data)]
plt.figure()
plt.imshow(image_data[0,0,:,:])
plt.show()
要查看所有图像,您可以循环查看子图。如何将多个图像绘制在一起的玩具示例如下所示:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)
z = np.sqrt(x**2 + y**2)
for i in range(16):
plt.subplot(4, 4, i+1)
plt.scatter(x, y, s=80, c=z, marker=verts)
plt.show()
在你的情况下,我认为可能看起来像这样:
from astropy.io import fits
# import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
file = "WFPC2u5780205r_c0fx.fits"
image_data = fits.getdata(file)
# image_data = image_data[~np.isnan(image_data)]
num_channels = 4
x_dim = 2
y_dim = 2
colors = ['rainbow', 'PuRd_r', 'gist_earth', 'coolwarm']
for i in range(num_channels):
plt.subplot(x_dim, y_dim, i+1)
plt.imshow(image_data[i,:,:], cmap=colors[i])
plt.show()
值得注意的是,我注释掉了你在 np.isnan()
上进行位翻转的位置,因为它似乎使图像阵列变平,而且我认为仅当它时才使用这种方法是不合理的似乎引入了一个问题。但是,也许使用您的数据,它的行为就像您喜欢的那样。
对于此示例,我使用了 FITS Support Office. The image is 4 channel 200x200 pixels. Other than making the 2x2 grid using subplots, I haven't formatted the image. Here's the output image from this sample code:
中提供的第一个示例 FITS 文件
Here is my expected result
我从 CASA 下载了一张适合多个通道的图像。我尝试像上传普通图片一样上传图片,但它显示错误
"Invalid dimensions for image data".
图像的形状为 (1, 20, 250, 250)。
有没有办法显示所有频道?
当我尝试使用下面的代码时,它只显示了一个频道。
file2 = "Downloads/PVDiagramtest2.fits"
image_data = fits.getdata(file2)
image_data = image_data[~np.isnan(image_data)]
plt.figure()
plt.imshow(image_data[0,0,:,:])
plt.show()
要查看所有图像,您可以循环查看子图。如何将多个图像绘制在一起的玩具示例如下所示:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)
z = np.sqrt(x**2 + y**2)
for i in range(16):
plt.subplot(4, 4, i+1)
plt.scatter(x, y, s=80, c=z, marker=verts)
plt.show()
在你的情况下,我认为可能看起来像这样:
from astropy.io import fits
# import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
file = "WFPC2u5780205r_c0fx.fits"
image_data = fits.getdata(file)
# image_data = image_data[~np.isnan(image_data)]
num_channels = 4
x_dim = 2
y_dim = 2
colors = ['rainbow', 'PuRd_r', 'gist_earth', 'coolwarm']
for i in range(num_channels):
plt.subplot(x_dim, y_dim, i+1)
plt.imshow(image_data[i,:,:], cmap=colors[i])
plt.show()
值得注意的是,我注释掉了你在 np.isnan()
上进行位翻转的位置,因为它似乎使图像阵列变平,而且我认为仅当它时才使用这种方法是不合理的似乎引入了一个问题。但是,也许使用您的数据,它的行为就像您喜欢的那样。
对于此示例,我使用了 FITS Support Office. The image is 4 channel 200x200 pixels. Other than making the 2x2 grid using subplots, I haven't formatted the image. Here's the output image from this sample code: