如何解决在python的特定列表中正确放置结果的问题
我目前正在尝试通过等光度拟合函数运行 m87 的一组图像（屏蔽数组/屏蔽“拟合”文件）。因此，脚本的早期执行了一个参考拟合，它为函数提供了等光线几何，然后用于对星系的剩余图像进行采样。该函数如下所示：
from photutils.isophote import EllipseSample,Isophote,IsophoteList
from photutils.isophote.isophote import Isophote,IsophoteList
test_set = [images_masked[0],images_masked[1]]
isolist_temp = []
def isophote_sampling(data_set):
for iso in uvw2_isolist_nclp3[1:]:
for data in test_set:
g = iso.sample.geometry
sample = EllipseSample(data,g.sma,geometry=g,sclip=3.0,nclip=3)
sample.update()
iso_ = Isophote(sample,True,0)
isolist_temp.append(iso_)
isolist_fin = IsophoteList(isolist_temp)
return isolist_fin
isolist_sampled = list(map(isophote_sampling,test_set))
要详细访问结果，必须转换为可索引的表：
isolist_results =[]
for isolist in isolist_sampled:
isolist_tab = isolist.to_table()
isolist_results.append(isolist_tab)
我们的想法是这段代码的最终产品是一个包含列表的列表，这些列表是正在执行拟合的相应图像的结果。所以基本上是这样的：
isolist_results = [[results from image0],[results from image1],...]
我希望能够访问 isolist_results，能够选择某个结果，并在其中选择前三列（对应于 'sma'-半长轴，'intens'-等光强度，' intens_err'-相应的错误）。这将允许我简单地为函数提供我的完整图像集，并在拟合访问之后，绘制和计算它们之间的不同比较。 当前结果如下：
[<QTable length=138>
sma intens ... niter stop_code
...
float64 float64 ... int64 int64
------------------ ---------------------- ... ----- ---------
0.5478081360044621 0.13135528023713275 ... 0 0
0.6025889496049083 0.1299246647753987 ... 0 0
0.6628478445653991 0.12836718613254233 ... 0 0
0.7291326290219391 0.12667273127860207 ... 0 0
0.802045891924133 0.12483448451703007 ... 0 0
0.8822504811165464 0.12284968122832181 ... 0 0
0.970475529228201 0.12069334888176463 ... 0 0
1.067523082151021 0.11792209677230417 ... 0 0
1.1742753903661232 0.11416709361894391 ... 0 0
... ... ... ... ...
sma intens ... niter stop_code
...
float64 float64 ... int64 int64
------------------ ---------------------- ... ----- ---------
0.5478081360044621 0.13135528023713275 ... 0 0
0.6025889496049083 0.1299246647753987 ... 0 0
0.6628478445653991 0.12836718613254233 ... 0 0
0.7291326290219391 0.12667273127860207 ... 0 0
0.802045891924133 0.12483448451703007 ... 0 0
0.8822504811165464 0.12284968122832181 ... 0 0
0.970475529228201 0.12069334888176463 ... 0 0
1.067523082151021 0.11792209677230417 ... 0 0
1.1742753903661232 0.11416709361894391 ... 0 0
... ... ... ... ...
如您所见，问题在于函数仅将输入的所有迭代结果之一放入。将“isolist_temp.append(iso_)”命令向右缩进一个，导致：
[<QTable length=276>
sma intens ... niter stop_code
...
float64 float64 ... int64 int64
------------------ ---------------------- ... ----- ---------
0.5478081360044621 0.21974529309537935 ... 0 0
0.5478081360044621 0.13135528023713275 ... 0 0
0.6025889496049083 0.21833267680395468 ... 0 0
0.6025889496049083 0.1299246647753987 ... 0 0
0.6628478445653991 0.21679269241579674 ... 0 0
0.6628478445653991 0.12836718613254233 ... 0 0
0.7291326290219391 0.21511467290298006 ... 0 0
0.7291326290219391 0.12667273127860207 ... 0 0
0.802045891924133 0.21329102749191028 ... 0 0
... ... ... ... ...
sma intens ... niter stop_code
...
float64 float64 ... int64 int64
------------------ ---------------------- ... ----- ---------
0.5478081360044621 0.21974529309537935 ... 0 0
0.5478081360044621 0.13135528023713275 ... 0 0
0.6025889496049083 0.21833267680395468 ... 0 0
0.6025889496049083 0.1299246647753987 ... 0 0
0.6628478445653991 0.21679269241579674 ... 0 0
0.6628478445653991 0.12836718613254233 ... 0 0
0.7291326290219391 0.21511467290298006 ... 0 0
0.7291326290219391 0.12667273127860207 ... 0 0
0.802045891924133 0.21329102749191028 ... 0 0
... ... ... ... ...
如您所见，现在两个结果都被放入最终列表中，但是对于每个 sma 值，我们现在在最终列表的同一条目中都有两个拟合结果，对最终列表中的所有项目重复自身。
注意：
- map() 命令用于将结果排序到最终列表“isolist_sampled”中，然后在下一个循环中将其转换为可访问的表。
- 这只是完整笔记本的一小部分。所以，是的，我加载了解决此问题所需的所有包。
- 我绝不是 Python 专家，所以请保持温和;)
问题： 为了实现上述最终列表（每个条目对应于相应输入图像的完整数组/结果列表），我需要在函数中或之后更改什么？ 我假设这是一个微不足道的更正，但我似乎无法找到它。感谢您在这方面给我的任何帮助。
编辑： 绘制后一个 'isolist_results' 看起来像 this。 所以换句话说，现在“isolist_results”中的两个条目都包含两个结果，但我希望条目 1 包含图像 1 的结果，条目 2 包含另一个。我希望这能解决我的问题！
解决方法
下面的内容在我看来是错误的 - 您不应该在 for 循环中将“iso_”附加到 isolist_temp 吗？
for data in test_set:
g = iso.sample.geometry
sample = EllipseSample(data,g.sma,geometry=g,sclip=3.0,nclip=3)
sample.update()
iso_ = Isophote(sample,True,0)
isolist_temp.append(iso_)
isolist_fin = IsophoteList(isolist_temp)
我还担心您在进入 for 数据循环之前没有重置 isolist_temp - 不知道您在做什么它闻起来不对。
下面更倾向于解决方案的形状，这通常对循环更有意义。
for iso in uvw2_isolist_nclp3[1:]:
isolist_temp = []
for data in test_set:
g = iso.sample.geometry
sample = EllipseSample(data,nclip=3)
sample.update()
iso_ = Isophote(sample,0)
isolist_temp.append(iso_)
isolist_fin = IsophoteList(isolist_temp)
return isolist_fin
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