Python怎样操作FITS文件？astropy天文学库-小浪学习网

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。

Python怎样操作FITS文件？astropy天文学库

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。

Python怎样操作FITS文件？astropy天文学库

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：

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Python怎样操作FITS文件？astropy天文学库

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。

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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 100×100 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。