Discussion :

[Andromedae]

Bonjour,

Je me permets de poster quelque chose dans la section car je bloque sur la création de ma carte de densité d'étoiles.

Je crée un diagramme couleur-magnitude (si jamais ça intéresse du monde : CMD) d'un champ stellaire.

Pour ce faire, j'utilise le code que j'ai écrit suivant :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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#!/usr/bin/python
# coding: utf-8
 
from astropy.io import fits
from astropy.table import Table
from astropy.table import Column
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
        ###################################
        # Importation du fichier de champ #
        ###################################
 
filename = '/home/valentin/Desktop/Field169_combined_final_roughcal.fits_traite_traiteXY_traiteXY_final'
 
print 'Fichier en cours de traitement' + str(filename) + '\n'
 
# Ouverture du fichier à l'aide d'astropy
field = fits.open(filename)        
 
# Lecture des données fits 
tbdata = field[1].data            
 
 
        #####################################
        # Traçage des différents graphiques #
        #####################################
 
 
fig1 = plt.figure(1)
plt.plot(tbdata['g0-r0'], tbdata['g0'], '.')
plt.title('Diagramme Couleur-Magnitude')
plt.xlabel('(g0-r0)')
plt.ylabel('g0')
plt.xlim(-1.5,2.5)
plt.ylim(14,28)
plt.gca().invert_yaxis()
 
plt.show()
 
print "Création du Diagramme"

Ok, cela marche bien et j'obtiens le résultat suivant :



Néanmoins, j'aimerai faire une boîte de sélection pour afficher sur ce graphique par exemple (ou sur un autre, voir les 2), seulement les étoiles (points) ayant un (g0-r0) compris entre -0.4 < (g0-r0) < 0.8

Ce que je fais, c'est de coder cette sélection :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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        # Paramètres pour la carte de densité #
        #######################################
 
# Boite des étoiles bleues :
 
 
Tri_1 = tbdata[((tbdata['g0-r0']) < 0.8) & (-0.4 < (tbdata['g0-r0']))]    # Ne garder que les -0.4 < (g-r)0 < 0.8
 
print Tri_1

Puis je trace :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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fig2 = plt.figure(2)
plt.plot(Tri_1, tbdata['g0'], '.')
plt.title('Diagramme Couleur-Magnitude étoiles bleues')
plt.xlabel('(g0-r0)')
plt.ylabel('g0')
plt.xlim(-1.5,2.5)
plt.ylim(14,28)
plt.gca().invert_yaxis()
 
plt.show()

Mais forcément j'ai une erreur de dimension entre x et y. Ce qu'il faut faire c'est donc récupérer uniquement les valeurs de la colonne g0 correspondant aux lignes qui respectent mon Tri_1

Mais je bloque sur la façon d'écrire cela ...

==> En gros la question c'est, comment faire une boîte de sélection

Mon fichier fits se compose de la façon suivante :

ID RA DEC NDET DEPTHFLAG SEPINDX [65] SEPFINDX [65] U UERR G GERR R RERR I IERR Z ZERR CHI SHARP FLAG PROB EBV g0 r0 i0 z0 X Y g0-r0
------------- ---------- ---------- ---- --------- ------------ ------------- ----- ---- ------- --------- ------- --------- ------- ---------- ------- ---------- -------- --------- ---- ---- --------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- -------- --------
Field169.1255 184.766833 -30.472462 17 3 1254 .. -1 1254 .. -1 99.99 9.99 21.4875 0.0100426 20.0497 0.0070361 18.9002 0.00376412 18.4352 0.00425852 0.911594 -0.212171 -1 0.87 0.0709362 21.257831573486328, 19.895366668701172, 18.787057876586914, 18.348880767822266, -0.23369831258206375, 0.98211750000000109, 1.3624649047851562

Sur environ 200.000 lignes

Merci d'avance pour votre aide !

[Julien N]

# Ouverture du fichier à l'aide d'astropy
field = fits.open(filename)

Salut,

Je ne suis pas certain de la forme que prends vos données après import avec "astropy". Mais imaginons que tbdata['g0'] et tbdata['g0-r0'] soient des nparray (1D). Dans ce cas, il suffit de récupérer les positions (index) dans la liste tbdata['g0-r0'] satisfaisant le critère de trie, puis de récupérer les éléments de tbdata['g0'] à ces positions.
En d'autres termes:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import numpy as np
import random
 
# Build a set of random values
npoints = 50
tbdata = {'g0-r0': np.linspace(0, 10, npoints),
          'g0': np.array([random.random() for _ in range(npoints)])
          }
 
# Get index of of tbdata['g0-r0'] where 'go-r0' is between 0.1 and 0.84
index = np.where((0.1 < tbdata['g0-r0']) & (tbdata['g0-r0'] < 0.84))[0]
# Get subsets of tbdata['g0-r0'] and tbdata['g0']
tbdata_g0_r0_filtered = tbdata['g0-r0'][index]
tbdata_g0_filtered = tbdata['g0'][index]
 
print tbdata_g0_filtered

tbdata_g0_r0_filtered et tbdata_g0_filtered seront de même taille.

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