Autogalaxy - 版本历史

Shen：/* Grid */

2023-02-21T03:16:31Z

Grid

←上一版本		2023年2月21日 (二) 03:16的版本
第30行：		第30行：

	===Grid===		===Grid===
			*生成grid
	grid_2d = ag.Grid2D.uniform(shape_native=Agemap[0].shape, pixel_scales=0~~.5)~~.5)		grid_2d = ag.Grid2D.uniform(shape_native=Agemap[0].shape, pixel_scales=0.5)
			* 从图像获得
			grid=imaging.grid

Shen：/* 学习笔记 */

2023-02-21T03:12:55Z

学习笔记

←上一版本		2023年2月21日 (二) 03:12的版本
第4行：		第4行：

	==学习笔记==		==学习笔记==
	*Array_2d/Mask2D/~~Kernal2D~~		===Array2d/Mask2D/Kernel2D===
	:为图像数据定义的一类二维数组类，包含了pixelsize信息，并可以同时包含mask信息		*Array2D:为图像数据定义的一类二维数组类，包含了pixelsize信息，并可以同时包含mask信息
⚫	: 注意Mask2D中 True值是指被mask掉（下面例子中mask是一个booltype的ndarray，True是指保留）
	ima_2d = aa.Array2D.no_mask(values=Agemap[0],shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)		ima_2d = aa.Array2D.no_mask(values=Agemap[0],shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)
	mask_2d = aa.Mask2D(mask=~mask,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)		mask_2d = aa.Mask2D(mask=~mask,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)
⚫	#ima_2d = ima_2d.apply_mask(mask=mask_2d)
	noise_2d = aa.Array2D.no_mask(values=vflux**0.5+0.01,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)		noise_2d = aa.Array2D.no_mask(values=vflux**0.5+0.01,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)

⚫	#noise_2d = noise_2d.apply_mask(mask=mask_2d)
		⚫	* Mask2D中 True值是指被mask掉（下面例子中mask是一个booltype的ndarray，True是指保留）
⚫	#psf是Kernel2D类型
		⚫	ima_2d = ima_2d.apply_mask(mask=mask_2d)
		⚫	noise_2d = noise_2d.apply_mask(mask=mask_2d)

		⚫	* psf是Kernel2D类型
	psf_2d = ag.Kernel2D.from_gaussian(shape_native=(10, 10), sigma=1.5, pixel_scales=0.5)		psf_2d = ag.Kernel2D.from_gaussian(shape_native=(10, 10), sigma=1.5, pixel_scales=0.5)

	参见 https://pyautogalaxy.readthedocs.io/en/latest/api/_autosummary/autogalaxy.Array2D.html		详见 https://pyautogalaxy.readthedocs.io/en/latest/api/_autosummary/autogalaxy.Array2D.html

	*imaging		===imaging===
	:基于array_2d生成的图像类，必须同时具有原始图像数据，和noisemap，同时psf信息可选		*基于array_2d生成的图像类，必须同时具有原始图像数据，和noisemap，同时psf信息可选
	imaging=ag.Imaging(image=ima_2d,noise_map=noise_2d,psf=psf_2d)		imaging=ag.Imaging(image=ima_2d,noise_map=noise_2d,psf=psf_2d)
			*可以直接对imaging对象做mask
			imaging = imaging.apply_mask(mask=mask_2d)

	*Imagingplotter		*Imagingplotter
	:visuals_2d (Visuals2D) – Contains 2D visuals that can be overlaid on 2D plots.		:visuals_2d (Visuals2D) – Contains 2D visuals that can be overlaid on 2D plots.
	:include_2d (Include2D) – Specifies which attributes of the Imaging are extracted and plotted as visuals for 2D plots.		:include_2d (Include2D) – Specifies which attributes of the Imaging are extracted and plotted as visuals for 2D plots.

	*Grid
			===Grid===
	grid_2d = ag.Grid2D.uniform(shape_native=Agemap[0].shape, pixel_scales=0.5).5)		grid_2d = ag.Grid2D.uniform(shape_native=Agemap[0].shape, pixel_scales=0.5).5)

Shen：/* 学习笔记 */

2023-02-21T03:07:27Z

学习笔记

←上一版本		2023年2月21日 (二) 03:07的版本
第12行：		第12行：
	noise_2d = aa.Array2D.no_mask(values=vflux**0.5+0.01,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)		noise_2d = aa.Array2D.no_mask(values=vflux**0.5+0.01,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)
	#noise_2d = noise_2d.apply_mask(mask=mask_2d)		#noise_2d = noise_2d.apply_mask(mask=mask_2d)
	# psf是Kernel2D类型		#psf是Kernel2D类型
	psf_2d = ag.Kernel2D.from_gaussian(shape_native=(10, 10), sigma=1.5, pixel_scales=0.5)		psf_2d = ag.Kernel2D.from_gaussian(shape_native=(10, 10), sigma=1.5, pixel_scales=0.5)

第21行：		第21行：
	imaging=ag.Imaging(image=ima_2d,noise_map=noise_2d,psf=psf_2d)		imaging=ag.Imaging(image=ima_2d,noise_map=noise_2d,psf=psf_2d)

			*Imagingplotter
			:visuals_2d (Visuals2D) – Contains 2D visuals that can be overlaid on 2D plots.
			:include_2d (Include2D) – Specifies which attributes of the Imaging are extracted and plotted as visuals for 2D plots.
	*Grid		*Grid
	grid_2d = ag.Grid2D.uniform(shape_native=Agemap[0].shape, pixel_scales=0.5).5)		grid_2d = ag.Grid2D.uniform(shape_native=Agemap[0].shape, pixel_scales=0.5).5)

Shen：/* 学习笔记 */

2023-02-21T03:02:11Z

学习笔记

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第4行：		第4行：

	==学习笔记==		==学习笔记==
			*Array_2d/Mask2D/Kernal2D
	*array_2d
	:为图像数据定义的一类二维数组类，包含了pixelsize信息，并可以同时包含mask信息		:为图像数据定义的一类二维数组类，包含了pixelsize信息，并可以同时包含mask信息
	: 注意Mask2D中 True值是指被mask掉（下面例子中mask是一个booltype的ndarray，True是指保留）		: 注意Mask2D中 True值是指被mask掉（下面例子中mask是一个booltype的ndarray，True是指保留）
第12行：		第12行：
	noise_2d = aa.Array2D.no_mask(values=vflux**0.5+0.01,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)		noise_2d = aa.Array2D.no_mask(values=vflux**0.5+0.01,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)
	#noise_2d = noise_2d.apply_mask(mask=mask_2d)		#noise_2d = noise_2d.apply_mask(mask=mask_2d)
			# psf是Kernel2D类型
	psf_2d = ag.Kernel2D.from_gaussian(shape_native=(10, 10), sigma=1.5, pixel_scales=0.5)		psf_2d = ag.Kernel2D.from_gaussian(shape_native=(10, 10), sigma=1.5, pixel_scales=0.5)

Shen：/* 学习笔记 */

2023-02-21T02:41:16Z

学习笔记

←上一版本		2023年2月21日 (二) 02:41的版本
第6行：		第6行：
	*array_2d		*array_2d
	:为图像数据定义的一类二维数组类，包含了pixelsize信息，并可以同时包含mask信息		:为图像数据定义的一类二维数组类，包含了pixelsize信息，并可以同时包含mask信息
			: 注意Mask2D中 True值是指被mask掉（下面例子中mask是一个booltype的ndarray，True是指保留）
	ima_2d = aa.Array2D.no_mask(values=Agemap[0],shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)		ima_2d = aa.Array2D.no_mask(values=Agemap[0],shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)
	mask_2d = aa.Mask2D(mask=mask,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)		mask_2d = aa.Mask2D(mask=~mask,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)
	#ima_2d = ima_2d.apply_mask(mask=mask_2d)		#ima_2d = ima_2d.apply_mask(mask=mask_2d)
	noise_2d = aa.Array2D.no_mask(values=vflux**0.5+0.01,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)		noise_2d = aa.Array2D.no_mask(values=vflux**0.5+0.01,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)

2023年2月21日 (二) 02:35 Shen

2023-02-21T02:35:21Z

←上一版本		2023年2月21日 (二) 02:35的版本
第7行：		第7行：
	:为图像数据定义的一类二维数组类，包含了pixelsize信息，并可以同时包含mask信息		:为图像数据定义的一类二维数组类，包含了pixelsize信息，并可以同时包含mask信息
	ima_2d = aa.Array2D.no_mask(values=Agemap[0],shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)		ima_2d = aa.Array2D.no_mask(values=Agemap[0],shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)
			mask_2d = aa.Mask2D(mask=mask,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)
			#ima_2d = ima_2d.apply_mask(mask=mask_2d)
	noise_2d = aa.Array2D.no_mask(values=vflux**0.5+0.01,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)		noise_2d = aa.Array2D.no_mask(values=vflux**0.5+0.01,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)
			#noise_2d = noise_2d.apply_mask(mask=mask_2d)
	psf_2d = ag.Kernel2D.from_gaussian(shape_native=(10, 10), sigma=1.5, pixel_scales=0.5)		psf_2d = ag.Kernel2D.from_gaussian(shape_native=(10, 10), sigma=1.5, pixel_scales=0.5)

	参见 https://pyautogalaxy.readthedocs.io/en/latest/api/_autosummary/autogalaxy.Array2D.html		参见 https://pyautogalaxy.readthedocs.io/en/latest/api/_autosummary/autogalaxy.Array2D.html

第14行：		第18行：
	:基于array_2d生成的图像类，必须同时具有原始图像数据，和noisemap，同时psf信息可选		:基于array_2d生成的图像类，必须同时具有原始图像数据，和noisemap，同时psf信息可选
	imaging=ag.Imaging(image=ima_2d,noise_map=noise_2d,psf=psf_2d)		imaging=ag.Imaging(image=ima_2d,noise_map=noise_2d,psf=psf_2d)

			*Grid
			grid_2d = ag.Grid2D.uniform(shape_native=Agemap[0].shape, pixel_scales=0.5).5)

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2023-02-21T02:17:42Z

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PyAutoGalaxy is an open-source Python 3.8+ package for analysing the morphologies and structures of large multi-wavelength galaxy samples.

详见 https://pyautogalaxy.readthedocs.io/

==学习笔记==
*array_2d
:为图像数据定义的一类二维数组类，包含了pixelsize信息，并可以同时包含mask信息
ima_2d = aa.Array2D.no_mask(values=Agemap[0],shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)
noise_2d = aa.Array2D.no_mask(values=vflux**0.5+0.01,shape_native=Agemap[0].shape,pixel_scales=0.5)
psf_2d = ag.Kernel2D.from_gaussian(shape_native=(10, 10), sigma=1.5, pixel_scales=0.5)
参见 https://pyautogalaxy.readthedocs.io/en/latest/api/_autosummary/autogalaxy.Array2D.html

*imaging
:基于array_2d生成的图像类，必须同时具有原始图像数据，和noisemap，同时psf信息可选
imaging=ag.Imaging(image=ima_2d,noise_map=noise_2d,psf=psf_2d)

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2023年2月21日 (二) 02:35 Shen

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Shen：/* 学习笔记 */

Shen：/* 学习笔记 */

Shen：/* 学习笔记 */

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