보간 후의 Healpy 좌표 오차 : 이등분선의 등장

Question

나는 128 개의 점으로 구성된 거친 skymap을 가지고 있는데, 그 중 smooth healpix map (첨부 된 그림 참조)을 만들고 싶습니다. 텍스트에서 참조 그림 : 내 데이터를로드

후 최종지도에 해당하는 픽셀 길이 (와 예를 들어, nside = 32)의 새로운 경도와 위도 배열을합니다.

내 입력 데이터는 :

lats = pi/2 + ths # theta from 0, pi, size 8 
lons = phs   # phi from 0, 2pi, size 16 
data = sky_data[0] # shape (8,16) 

뉴 경도/위도 배열 크기 nside의 픽셀 수에 따라 :

nside = 32 
pixIdx = hp.nside2npix(nside) # number of pixels I can get from this nside 
pixIdx = np.arange(pixIdx) # pixel index numbers 

그때 보간하여 그 픽셀을위한 새로운 데이터 값을 찾아 그런 다음 각도에서 픽셀로 다시 변환하십시오.

# new lon/lat 
new_lats = hp.pix2ang(nside, pixIdx)[0] # thetas I need to populate with interpolated theta values 
new_lons = hp.pix2ang(nside, pixIdx)[1] # phis, same 

# interpolation 
lut = RectSphereBivariateSpline(lats, lons, data, pole_values=4e-14) 
data_interp = lut.ev(new_lats.ravel(), new_lons.ravel()) #interpolate the data 
pix = hp.ang2pix(nside, new_lats, new_lons) # convert latitudes and longitudes back to pixels 

그럼, 보간 된 값을 사용하여지도를 생성 healpy :

는

healpix_map = np.zeros(hp.nside2npix(nside), dtype=np.double) # create empty map 
healpix_map[pix] = data_interp # assign pixels to new interpolated values 
testmap = hp.mollview(healpix_map) 

맵의 결과는 첨부 된 도면의 상부 RHS이다.

(제트의 사용 용서 - viridis 그래서 그 컬러 맵을 사용하여, 제로는 "흰색"을하지 않는 파란색 배경을 추가합니다.)

지도 잘 보이지 않는 : 당신이에서 볼 수 그림에서 거친지도는 낮은 RHS에 "핫스팟"이 있어야하지만 여기서는 왼쪽 상단에 나타납니다.

ax = plt.subplot(111, projection='astro mollweide') 
ax.grid() 
colors = data_interp 
sky=plt.scatter(new_lons, new_lats-pi/2, c = colors, edgecolors='none', cmap ='jet') 
plt.colorbar(sky, orientation = 'horizontal') 

) 전성 검사로서

는 난이지도처럼 보이게 마커의 에지를하게 제거 mollview 투영,도 2의 보간 점 산점도 있도록하기 matplotlib 사용

첨부 된 그림의 더 낮은 RHS 인이지도가 정확히 내가 원하는 것을 만들어 낸다는 것을 알 수 있습니다! 그래서 좌표는 괜찮습니다. 그리고 저는 완전히 혼란 스럽습니다.

이전에이 문제가 발생 했습니까? 내가 무엇을 할 수 있을지? 이 맵과 미래 맵에서 healpy 함수를 사용하고 싶습니다. 따라서 matplotlib를 사용하는 것은 옵션이 아닙니다.

감사합니다.

Answer 1

저는 (물리학자인 전 입자 물리학자인 적이 없습니다.) 실제로는 전례가 없었습니다. 그러나 나는 그것이 관습의 문제 일 뿐이라는 것을 알 수 있습니다. Mollweide 투영에서, 지도의 맨 아래에있는 북극 (양의 위도)입니다. 왜 그렇게 할 것인지, 아니면 이것이 의도적 인 행동인지는 모르겠지만, 그런 일이 벌어지고있는 것은 분명합니다. 적도 아래의 모든 항목을 가린 경우, 즉이 중심선 위의 데이터가없는 그래프와 함께 제공에만 긍정적 인 위도 포인트

mask = new_lats - pi/2 > 0 
pix = hp.ang2pix(nside, new_lats[mask], new_lons[mask]) 
healpix_map = np.zeros(hp.nside2npix(nside), dtype=np.double) 
healpix_map[pix] = data_interp[mask] 
testmap = hp.mollview(healpix_map) 

을 유지 :

적어도 그것을 고칠 수있을만큼 간단합니다. mollview은 rot 매개 변수가 영사되기 전에보기 축을 기준으로 효과적으로 회전하게하고 flip 매개 변수는 'astro' (기본값) 또는 'geo'으로 설정하여 east가 왼쪽 또는 오른쪽에 표시되는지 여부를 설정할 수 있습니다. 약간의 실험 당신이 튜플에서

hp.mollview(healpix_map, rot=(180, 0, 180), flip='geo') 

당신이 원하는 좌표계를 얻을 수 있음을 보여주고, 처음 두 요소는 플롯의 중심에 설정하는 지점의 위도와 경도, 그리고 세 번째 요소는있다 회전. 모두도 단위입니다. 어떤 마스크가이 제공 : 나는 당신이 찾고있는 단지 무엇을 생각

.

Answer 2

나는 그것을 알아 냈다 - 나는 보간이 일을 제대로 렌더링하는 이미지에 대해 다음 변환을 적용 할 필요가 그래서 결국 내 쎄타에 PI/2를 추가했다 :

newnew_lats = pi - new_lats 
newnew_lons = pi + new_lons 

보이기는 그렇게 보이지 않지만 보간법에는 여전히 약간의 문제가있는 것으로 보입니다. 나는 다른 것을 시도해 볼 수도 있습니다.