正确切割大拟合文件以将某些星系隔离为较小拟合文件的方法

Question

目前，我正在分析fits文件图像中的几个星系。拟合文件是一个3D高光谱立方体，其x和y轴表示右上角和赤纬，而z轴表示频率。我也知道每个星系的精确右上角和下偏角。我的目标是将大型拟合文件切成较小的文件，以隔离每个星系，以便我可以对单个星系进行一些进一步的分析。一种粗暴的方法只是简单地手动切割星系周围的配合文件，而我目前的算法是粗略的，只需在银河系周围切割一定数量像素的正方形即可，但是我想问一下是否有一些天花的方法或其他一些数值/数学方法可以更有效地识别和切割星系？

Answer 1

看看spectral-cube和photutils Python软件包。

spectral-cube具有切出子多维数据集的方法（请参见here），而photutils具有检测源的方法（请参见here）等。测量和分析您的资源。对于photutils，某些方法仅适用于2D，并且您需要执行一些Numpy表达式才能处理3D数据。

通常，所有Python天文软件包（Astropy，spectral-cube，photutils）都可以使用Numpy数组中的像素数据（例如，用astropy.io.fits读取）以及使用astropy.wcs.WCS和{{1 }}对象，因此您将不得不学习一些内容。为此，Astropy tutorials是一个不错的起点。

您要求一种有效的剪裁方法。这是通过使用Numpy阵列功能“切片”到大型3D像素数据阵列并创建该切口的“视图”而不进行复制来实现的。如果您是Numpy的新手，那么最好的学习起点是Python data science handbook的“ Numpy数组的基础”页面。

Answer 2

Astropy has a Cutout2D类对此很有用。虽然它可以读取具有两个以上轴的FITS文件，但只能基于其中两个轴生成切口。