模型1内核#
- class astropy.convolution.Model1DKernel(model, **kwargs)[源代码]#
基类:
Kernel1D
从1D模型创建内核。
模型必须以x=0为中心。
- 参数:
- 模型 :
Fittable1DModel
适合1型号 核响应函数模型
- x_size :
int
,可选PYTHON:int,可选 内核数组x方向的大小。默认值=⌊8*Width+1⌋。一定很奇怪。
- mode{‘CENTER’,‘LINEAR_INTERP’,‘OVERSAME’,‘INTEGRATE’},可选
- 以下离散化模式之一:
- “居中”(默认)
将模型离散化,取箱子中心的值。
- 'linear_interp'
离散化模型通过线性插值之间的值在角落的箱子。
- '过采样'
通过在过采样网格上取平均值来离散模型。
- “集成”
通过在箱子上整合模型来离散模型。
- factor : number ,可选数字,可选
过采样系数。默认系数=10。
- 模型 :
- 加薪:
TypeError
如果模型不是
Fittable1DModel
参见
Model2DKernel
从创建内核
Fittable2DModel
CustomKernel
从列表或数组创建内核
实例
定义高斯一维模型:
>>> from astropy.modeling.models import Gaussian1D >>> from astropy.convolution.kernels import Model1DKernel >>> gauss = Gaussian1D(1, 0, 2)
并从中创建一个自定义的一维内核:
>>> gauss_kernel = Model1DKernel(gauss, x_size=9)
这个内核现在可以像普通的Astropy内核一样使用。