search_around_sky

astropy.coordinates.search_around_sky(coords1, coords2, seplimit, storekdtree='kdtree_sky')

搜索角度间隔至少与指定角度接近的点对。

这适用于具有坐标数组的坐标对象，而不是标量。对于标量坐标，最好使用 separation 方法。

参数:

coords1 : astropy:coordinate-like占星体：类似于坐标

第一组坐标，将从中搜索匹配项 coords2 在内部 seplimit . 不能是标量坐标。

coords2 : astropy:coordinate-like占星体：类似于坐标

第二组坐标，将从中搜索匹配项 coords1 在内部 seplimit . 不能是标量坐标。

seplimit : Quantity [:ref: 'angle' ]数量 [:ref: 'angle']

在天际分离中寻找。

storekdtree : bool 或 str ，可选Bool或python：str，可选

如果是一个字符串，将存储KD树在搜索中使用的名称 storekdtree 在里面 coords2.cache . 这将加快对该函数的后续调用。如果为False，则不会保存KD树。

返回:

idx1 : int arrayPython：整型数组

索引 coords1 与的对应元素相匹配 idx2 . 形状匹配 idx2 .

idx2 : int arrayPython：整型数组

索引 coords2 与的对应元素相匹配 idx1 . 形状匹配 idx1 .

sep2d公司 ： Angle角度

在天空中坐标之间的间隔。形状匹配 idx1 和 idx2 .

dist3d : Quantity [:ref: 'length' ]数量 [:ref: 'length']

坐标之间的三维距离。形状匹配 idx1 和 idx2 ；单位为 coords1 . 如果任一 coords1 或 coords2 没有距离，这是单位球体上的三维距离，而不是物理距离。

笔记

此功能需要 SciPy 否则它将失败。

在当前实现中，返回值的排序顺序始终与 coords1 （所以 idx1 以升序排列）。不过，这被认为是一个实现细节，因此它可能在将来的版本中更改。