Création d'une carte de densité - numpy

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:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42

#!/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"

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

Pièce jointe 203518

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:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

####################################### # 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

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Puis je trace :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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()

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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 :roll:

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 !

Citation:

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Envoyé par Andromedae

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

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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:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

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

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tbdata_g0_r0_filtered et tbdata_g0_filtered seront de même taille.

J