NDDataArray¶

class astropy.nddata.NDDataArray(data, *args, flags=None, **kwargs)[源代码]¶

基类：astropy.nddata.mixins.ndarithmetic.NDArithmeticMixin, astropy.nddata.mixins.ndslicing.NDSlicingMixin, astropy.nddata.mixins.ndio.NDIOMixin, astropy.nddata.nddata.NDData

安 NDData 有算术的对象。这个类在功能上等价于 NDData 在1.0之前的astropy版本中。

与原始numpy数组的关键区别是存在额外的元数据，例如不确定性、掩码、单位、标志和/或坐标系。

另请参见：https://docs.astropy.org/en/stable/nddata/

参数

data ：ndarray或 NDDatandarray或: 其中包含的实际数据 NDData 对象。并不是说这些都是参考，所以你应该复制 data 如果这是你想要的行为的话。
不确定性 ： NDUncertainty 可选不确定度，可选: 数据的不确定性。
mask类似阵列，可选: 数据的掩码，给定为布尔Numpy数组或任何可以转换为布尔Numpy数组且形状与数据的形状匹配的对象。值必须是 False 数据在哪里 有效的 和 True 如果不是的话（比如Numpy掩码数组）。如果 data 是一个numpy蒙面数组，提供 mask 这将导致掩码数组中的掩码被忽略。
旗帜：类似数组的或 FlagCollection ，可选类似数组的或: 提供每个像素信息的标志。它们可以指定为任何类型的Numpy数组（或者可以转换为Numpy数组的对象），其形状与数据的形状匹配，也可以指定为 FlagCollection 实例，其形状与数据的形状匹配。
wcs无，可选: 包含数据的世界坐标系的WCS对象。

警告

这还没有定义，因为关于如何最好地表示此类的WCS系统的讨论仍在考虑之中。现在别管它了
meta ： dict -like object，可选dict-like对象，可选: 此对象的元数据。“这里的“元数据”是指包含在这个对象中的所有信息，但不是这个特定对象的任何其他属性的一部分。e、 g.创建日期、唯一标识符、模拟参数、曝光时间、望远镜名称等。
unit ： UnitBase 实例或str，可选UnitBase实例或str，可选: 数据的单位。

加薪

ValueError: 如果 uncertainty 或 mask 无法将输入（例如，匹配形状）广播到 data .

属性摘要

`dtype`	`numpy.dtype` 这个对象的数据。
`flags`
`mask`	任何类型：数据集的掩码（如果有）。
`ndim`	此对象数据的整数维
`shape`	此对象数据的形状元组。
`size`	此对象数据的整数大小。
`uncertainty`	任何类型：数据集中的不确定性，如果有的话。
`unit`	`Unit` ：数据集的单位（如果有）。

方法总结

convert_unit_to \(单位[, equivalencies] )

返回新的 NDData 值已转换为新单位的对象。

属性文档

dtype¶: numpy.dtype 这个对象的数据。

flags¶

mask¶

ndim¶: 此对象数据的整数维

shape¶: 此对象数据的形状元组。

size¶: 此对象数据的整数大小。

uncertainty¶

unit¶

方法文件

convert_unit_to(unit, equivalencies=[])[源代码]¶

返回新的 NDData 值已转换为新单位的对象。

参数

unit ： astropy.units.UnitBase 实例或strastropy.units.UnitBase实例或str: 要转换为的单位。
equivalencies元组列表: 如果单位不能直接转换，可尝试的等价对列表。看见 astropy:unit_equivalencies 。

返回

结果： NDDataNDData: 结果数据集

加薪

UnitsError: 如果单位不一致。

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