如何用python对数据立方体求和

如何解决如何用python对数据立方体求和

我正在尝试使用 Python 折叠适合的数据立方体。我知道特殊包装正在这样做，但它是为了讲座目的。我首先在 Z 中提取一个子立方体： hdu.data = hdu.data[3365:3405,:,:] subcube = hdu.data 子立方体的维度为 Z=40、Y=50 和 X=26。我想通过 X 和 Y 中的双循环以所有时尚的方式折叠立方体，以获得简单的 2D 图像。

for i in range(1,xdim):
    for j in range(1,ydim):    
        Sum[j,i] = subcube[:,j,i].sum()

我收到一条错误消息：IndexError: index 26 is out of bounds for axis 1 with size 26. 我知道 python 处理立方体维度的方式不同，例如 Z、Y、X 而不是 X、Y、Z，例如 IDL，但我不知道为什么会出现错误。

解决方法

Python 范围从 0 开始。X 的范围是 0-25。对于 Y 和 Z 相同。也许通过创建新列表对 subcube 进行简单的双循环可以帮助您？ z_flatten = [[sum(col) for col in row] for row in subcube]

Python 索引从 0 开始。您需要在 for 循环中执行 range(xdim) 和 range(ydim)。

指出 Python 是 0 索引的现有答案是正确的，但还没有人指出您甚至不需要使用 np.zeros 创建一个空数组或使用任何 for循环来做到这一点。

Numpy 已经允许您沿数组的特定轴应用大多数操作，而不是循环遍历子立方体的维度并一次只求和一个像素。

例如让我们制作一个 3x4x4 的数据立方体：

>>> cube = np.arange(3 * 4 * 4).reshape((3,4,4))
>>> cube
array([[[ 0,1,2,3],[ 4,5,6,7],[ 8,9,10,11],[12,13,14,15]],[[16,17,18,19],[20,21,22,23],[24,25,26,27],[28,29,30,31]],[[32,33,34,35],[36,37,38,39],[40,41,42,43],[44,45,46,47]]])

假设你想对这个立方体的 3x3 切片的所有层求和：

>>> cube[:,:3,:3].sum(axis=0)
array([[48,51,54],[60,63,66],[72,75,78]])

在你的情况下，相当于

subcube[:,:ydim,:xdim].sum(axis=0)

这与您正在尝试执行的操作相同，但效率更高。

作为一般性说明，尽管您从 FITS 文件中读取数据立方体，但由于 astropy.io.fits 返回一个 Numpy 数组，因此您可以找到有关 Numpy 数组的任何文档或问题——它通常并不重要那时它来自一个 FITS 文件。我指出这一点，只是因为它可能在未来对您在 Numpy 数组上执行操作时遇到困难时有所帮助。