{ "metadata": { "name": "", "signature": "sha256:f10540f914af881f5e791edfaf289627a2d312d75e4ae48eddf74f3fec4c9f14" }, "nbformat": 3, "nbformat_minor": 0, "worksheets": [ { "cells": [ { "cell_type": "heading", "level": 1, "metadata": {}, "source": [ "Introducci\u00f3n al paquete healpy" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Autor: [Eduardo Mart\u00edn Calleja](http://balbuceosastropy.blogspot.com.es/)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "En esta entrada, que puede considerarse continuaci\u00f3n de la entrada anterior, dedicada a la proyecci\u00f3n de Mollweide, vamos a ver una introducci\u00f3n a la utilizaci\u00f3n del paquete [healpy](https://pypi.python.org/pypi/healpy) de Python. Healpy proporciona el acceso desde Python al conjunto de funciones de [HEALPix](http://healpix.sourceforge.net/), que constituyen el est\u00e1ndar para la representaci\u00f3n de los datos procedentes de las distintas misiones que miden la temperatura de la radiaci\u00f3n de fondo de microondas del universo.\n", "\n", "HEALPIx proporciona un algoritmo de subidivisi\u00f3n de la esfera en elementos de imagen (pixels) con la propiedad de que todos ellos representan exactamente el mismo \u00e1rea de la superficie esf\u00e9rica original, y adem\u00e1s estos pixeles se distribuyen en l\u00edneas de igual latitud. A continuaci\u00f3n esta subdivisi\u00f3n se puede trasladar a una proyecci\u00f3n en el plano como la de Mollweide que conserva las \u00e1reas en la representaci\u00f3n plana resultante.\n", "\n", "Disponer de representaciones gr\u00e1ficas de la superficie esf\u00e9rica con pixels de igual \u00e1rea es crucial para la presentaci\u00f3n y posterior an\u00e1lisis de la distribuci\u00f3n de masas, energ\u00eda, radiaci\u00f3n, etc., permitiendo comparar densidades relativas y aplicar diversos algoritmos. En particular, la librer\u00eda HEALPix se desarroll\u00f3 inicialmente para representar la distribuci\u00f3n de la radiaci\u00f3n de fondo de microondas cuyos datos se han ido recopilando en diversas misiones, si bien su utilizaci\u00f3n se ha extendido posteriormente a otros campos." ] }, { "cell_type": "heading", "level": 2, "metadata": {}, "source": [ "Importaciones y referencias" ] }, { "cell_type": "code", "collapsed": false, "input": [ "%matplotlib inline\n", "from __future__ import division\n", "\n", "import numpy as np\n", "import healpy as hp\n", "import astroML\n", "\n", "#Esto suprime algunos deprecation warnings que molestan pero no interfieren con la ejecuci\u00f3n\n", "import warnings\n", "warnings.filterwarnings('ignore')\n", "\n", "# Generar un cuadro con versiones de las librer\u00edas utilizadas en este notebook\n", "#https://github.com/jrjohansson/version_information\n", "%load_ext version_information\n", "%version_information numpy, healpy, astroML, astroPy" ], "language": "python", "metadata": {}, "outputs": [ { "output_type": "stream", "stream": "stdout", "text": [ "The version_information extension is already loaded. To reload it, use:\n", " %reload_ext version_information\n" ] }, { "html": [ "
Software | Version |
---|---|
Python | 2.7.9 64bit [GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] |
IPython | 2.3.1 |
OS | Linux 3.13.0 45 generic x86_64 with debian jessie sid |
numpy | 1.9.1 |
healpy | 1.8.4 |
astroML | 0.2 |
astroPy | 0.4.3 |
Fri Feb 20 20:35:17 2015 CET |