模型2内核

class astropy.convolution.Model2DKernel(model, **kwargs)

基类：Kernel2D

从二维模型创建内核。

模型必须以x=0和y=0为中心。

参数:

模型 ： Fittable2DModel适合二维模型

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。

y_size : int ，可选PYTHON：int，可选

内核数组y方向的大小。默认值=⌊8*Width+1⌋。

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'

  离散化模型通过执行双线性插值之间的值在角落。

• '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。

加薪:

TypeError

如果模型不是 Fittable2DModel

参见

Model1DKernel

从创建内核 Fittable1DModel

CustomKernel

从列表或数组创建内核

实例

定义Gaussian2D模型：

>>> from astropy.modeling.models import Gaussian2D
>>> from astropy.convolution.kernels import Model2DKernel
>>> gauss = Gaussian2D(1, 0, 0, 2, 2)

并从中创建一个自定义的二维内核：

>>> gauss_kernel = Model2DKernel(gauss, x_size=9)

这个内核现在可以像普通的astropy内核一样使用。