CCDData类#
入门#
正在获取数据#
创建一个 CCDData 对象从任何数组（如数据）中使用 astropy.nddata 方便：
>>> import numpy as np
>>> from astropy.nddata import CCDData
>>> from astropy.utils.data import get_pkg_data_filename
>>> ccd = CCDData(np.arange(10), unit="adu")
请注意，在后台，如果可能，这会创建对数据的引用（而不是副本），因此在中修改数据 ccd 将修改基础数据。
你是 必修的 为你的数据提供一个单位。这些对象最常用的单位可能是 adu ， photon 和 electron ，可以通过提供单元的字符串名称（如上面的示例）或从单元对象设置：
>>> from astropy import units as u
>>> ccd_photon = CCDData([1, 2, 3], unit=u.photon)
>>> ccd_electron = CCDData([1, 2, 3], unit="electron")
如果你喜欢 not 要使用单元功能，请使用特殊单元 u.dimensionless_unscaled 当您创建 CCDData 图像：
>>> ccd_unitless = CCDData(np.zeros((10, 10)),
... unit=u.dimensionless_unscaled)
A CCDData 对象也可以从FITS文件名或URL初始化：
>>> ccd = CCDData.read('my_file.fits', unit="adu")
>>> ccd = CCDData.read(get_pkg_data_filename('tutorials/FITS-images/HorseHead.fits'), unit="adu", cache=True)
如果FITS文件中有一个单位（在 BUNIT 关键字），但显式提供 read 将覆盖FITS文件中的任何单位。
没有任何限制的单位可以是什么-任何单位在 astropy.units 或者你自己创造的另一个也会起作用。
此外，用户可以在FITS文件中指定要使用的扩展名：
>>> ccd = CCDData.read('my_file.fits', hdu=1, unit="adu")
如果 hdu 未指定，它将假定数据位于主扩展中。如果主扩展名中没有数据，则将使用第一个包含图像数据的扩展名。
元数据#
从FITS文件初始化时 header 属性是使用FITS文件的头初始化的。元数据是可选的，可以由任何字典或类似dict的对象提供：
>>> ccd_simple = CCDData(np.arange(10), unit="adu")
>>> my_meta = {'observer': 'Edwin Hubble', 'exposure': 30.0}
>>> ccd_simple.header = my_meta # or use ccd_simple.meta = my_meta
元数据是否区分大小写取决于它的初始化方式。例如，FITS头不区分大小写，但Python字典是区分大小写的。
获取数据#
A CCDData 对象的行为类似于 numpy 数组（如果 CCDData 在表达式中设置掩码），并通过 data 属性：
>>> ccd_masked = CCDData([1, 2, 3], unit="adu", mask=[0, 0, 1])
>>> 2 * np.ones(3) * ccd_masked # one return value will be masked
masked_array(data=[2.0, 4.0, --],
mask=[False, False, True],
fill_value=1e+20)
>>> 2 * np.ones(3) * ccd_masked.data # ignores the mask
array([2., 4., 6.])
可以强制转换为 numpy 数组包含：
>>> np.asarray(ccd_masked)
array([1, 2, 3])
>>> np.ma.array(ccd_masked.data, mask=ccd_masked.mask)
masked_array(data=[1, 2, --],
mask=[False, False, True],
fill_value=999999)
一种转换 CCDData 对象到FITS HDU列表也可用。它将元数据转换为FITS标题：
>>> hdulist = ccd_masked.to_hdu()
也可以直接写入FITS文件：
>>> ccd_masked.write('my_image.fits')
面具和旗帜#
虽然当 CCDData 创建映像后，还可以指定掩码和/或标志。
掩码是一个布尔数组，其大小与 True 指示应屏蔽特定像素( i.e. ，不包括在算术运算或聚合中）。
标志是一个或多个形状与数据形状匹配的附加数组（任何类型）。一种特别有用的标志类型是位平面；有关位平面和函数的详细信息 astropy 用于将它们转换为二进制掩码，请参阅 用于处理位掩码和掩码数组的实用函数 . 有关设置标志的详细信息，请参阅 NDData .
WCS#
这个 wcs 的属性 CCDData 对象可以通过两种方式设置。
不管怎样 wcs 如果 CCDData 图像被修剪。
PSF#
这个 psf 对象的属性 CCDData 对象可以通过两种方式设置。
如果FITS文件具有与相应名称匹配的图像HDU扩展名(默认为
"PSFIMAGE")、psf属性是从该图像HDU加载的。PSF也可以在以下情况下提供
CCDData对象是用psf争论。
这个 psf 属性应该是表示位于 CCDData ，大小适合数据；用户负责在上下文中管理和解释它。有关标准化PSF图像的更多信息，请参见 归一化 。
这个 psf 属性设置为 None 在算术运算的输出中，与输入无关。如果两个输入图像中的任何一个包含非‘None’PSF，则会发出警告消息；用户负责确定在该上下文中要执行的适当操作。
不确定性#
您可以通过创建 StdDevUncertainty 对象优先：
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> data = rng.normal(size=(10, 10), loc=1.0, scale=0.1)
>>> ccd = CCDData(data, unit="electron")
>>> from astropy.nddata.nduncertainty import StdDevUncertainty
>>> uncertainty = 0.1 * ccd.data # can be any array whose shape matches the data
>>> my_uncertainty = StdDevUncertainty(uncertainty)
>>> ccd.uncertainty = my_uncertainty
或者提供 ndarray 与数据形状相同：
>>> ccd.uncertainty = 0.1 * ccd.data
INFO: array provided for uncertainty; assuming it is a StdDevUncertainty. [...]
在这种情况下，假设不确定性 StdDevUncertainty .
另外两种不确定度等级也支持误差传播： VarianceUncertainty 和 InverseVariance . 使用这三个不确定度中的一个来启用误差传播 CCDData .
如果您想了解潜在的不确定性，请使用 .array 属性：
>>> ccd.uncertainty.array
array(...)
图像运算#
方法用于使用 CCDData 图像和数字 astropy Quantity （带单位的数字）或其他 CCDData 图像。
使用这些方法可以正确地传播错误（如果错误是不相关的），处理任何必要的单位转换，并适当地应用掩码。注意，结果的元数据是 not 如果操作在两个之间，则设置 CCDData 物体。
>>> result = ccd.multiply(0.2 * u.adu)
>>> uncertainty_ratio = result.uncertainty.array[0, 0]/ccd.uncertainty.array[0, 0]
>>> round(uncertainty_ratio, 5)
0.2
>>> result.unit
Unit("adu electron")
备注
附属包 ccdproc 为许多常见的数据缩减操作提供函数。这些函数尝试为结果构造一个合理的头，并提供一种机制来记录头中函数的操作。
算术运算符 *, /, `` +``，和 - 是 not 已覆盖。
备注
如果两个图像具有不同的WCS值，则 wcs 论第一 CCDData 对象将用于结果对象。