Python 从天文图像制作子图

我有一组

RGB

图像，我用

aplpy

制作了一个

RGB

fits图像，我也在图像上覆盖了一些轮廓，但我想剪切图像，并在我可以看到轮廓峰值的地方制作小尺寸图像

import aplpy
import atpy
from pyavm import AVM
import asciitable
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm,BoundaryNorm
import montage_wrapper
from astropy.io import fits
import pyfits
from astropy import wcs
fitsfile = 'rgb.fits'
fitsfile_2d = 'rgb_2d.fits'
pngfile = 'rgb_arcsinh_contour.png'

figfile = 'rgb.png'
w = wcs.WCS(naxis=2)

# Set up an "Airy's zenithal" projection
# Vector properties may be set with Python lists, or Numpy arrays
w.wcs.crpix = [5.70000000E+03, 3.05000000E+03]
w.wcs.cdelt = np.array([-6.611111263E-05, 6.611111263E-05])
w.wcs.crval = [23.166667, -7.666667]
w.wcs.ctype = ["RA---TAN", "DEC--TAN"]
w.wcs.cunit =["deg","deg"]

# Print out all of the contents of the WCS object
w.wcs.print_contents()

# Some pixel coordinates of interest.
pixcrd = np.array([[0,0],[24,38],[45,98]], np.float_)

# Convert pixel coordinates to world coordinates
world = w.wcs_pix2world(pixcrd, 1)
print world

# Convert the same coordinates back to pixel coordinates.
pixcrd2 = w.wcs_world2pix(world, 1)
print pixcrd2

# These should be the same as the original pixel coordinates, modulo
# some floating-point error.
assert np.max(np.abs(pixcrd - pixcrd2)) < 1e-6

# Now, write out the WCS object as a FITS header
header = w.to_header()
hdu = pyfits.open(fitsfile)
# header is an astropy.io.fits.Header object.  We can use it to create a new
# PrimaryHDU and write it to a file.
hdu = fits.PrimaryHDU(header=header)


# make rgb image
aplpy.make_rgb_image(fitsfile, pngfile,
                     vmin_r=-0.005, vmax_r=0.2,
                     vmin_g=-0.02, vmax_g=0.1,
                     vmin_b=-0.02,vmax_b=0.04,
                     embed_avm_tags=False)

# make a figure
img = aplpy.FITSFigure(fitsfile_2d)
img.show_rgb(pngfile)
img.set_nan_color('white')
standard_setup(img)  

导入aplpy
导入atpy
从pyavm导入AVM
进口腹水
导入matplotlib
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从matplotlib.colors导入LogNorm、BoundaryNorm
导入蒙太奇包装
从astropy.io导入拟合
导入pyfits
从astropy导入wcs
fitsfile='rgb.fits'
fitsfile_2d='rgb_2d.fits'
pngfile='rgb_arcinh_contour.png'
figfile='rgb.png'
w=wcs.wcs（naxis=2）
#设置一个“艾里天顶”投影
#可以使用Python列表或Numpy数组设置向量属性
w、 wcs.crpix=[5.70000000E+03,3.0500000e+03]
w、 wcs.cdelt=np.array（[-6.61111263E-05，6.61111263E-05]）
w、 wcs.crval=[23.166667，-7.66666]
w、 wcs.ctype=[“RA--TAN”，“DEC--TAN”]
w、 wcs.cunit=[“度”，“度”]
#打印出WCS对象的所有内容
w、 wcs.print_contents（）
#一些感兴趣的像素坐标。
pixcrd=np.array（[[0,0]，[24,38]，[45,98]]，np.float_u2;）
#将像素坐标转换为世界坐标
世界=w.wcs\U pix2world（pixcrd，1）
印刷世界
#将相同的坐标转换回像素坐标。
pixcrd2=w.wcs_world2pix（世界，1）
打印pixcrd2
#这些坐标应与原始像素坐标相同，以模为单位
#一些浮点错误。
断言np.max（np.abs（pixcrd-pixcrd2））<1e-6
#现在，写出WCS对象作为FITS头
页眉=w.至_页眉（）
hdu=pyfits.open（fitsfile）
#header是astropy.io.fits.header对象。我们可以用它来创建一个新的
#PrimaryHDU并将其写入文件。
hdu=fits.PrimaryHDU（表头=表头）
#制作rgb图像
aplpy.make_rgb_图像（fitsfile、pngfile、，
vmin_r=-0.005，vmax_r=0.2，
vmin_g=-0.02，vmax_g=0.1，
vmin_b=-0.02，vmax_b=0.04，
嵌入\u avm\u标记=假）
#算计
img=aplpy.FITSFigure（fitsfile_2d）
图像显示（PNG文件）
图像设置颜色（“白色”）
标准设置（img）

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如何从给定大小的图像的给定坐标生成子图？

根据APLpy文档，您可以：

默认情况下，FITSFigure会创建一个包含单个子地块的地物 占据整个图形。但是，APLpy可用于放置 现有matplotlib地物实例中的子地块。为此,， 应使用figure=参数调用FITSFigure，如下所示：

import aplpy
import matplotlib.pyplot as mpl

fig = mpl.figure()
f = aplpy.FITSFigure('some_image.fits', figure=fig)

你的数字是：

图形可以通过缩放和平移进行交互浏览。到 以编程方式在特定区域上重新居中，使用以下命令 方法，指定半径：

fig.recenter（33.23,55.33，半径=0.3）#度

或单独的宽度和高度：

fig.recenter（33.23,55.33，宽=0.3，高=0.2）#度

我已经测试了它，因为我也使用APLpy，它对我来说很好

嗯,

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German.

如果只想覆盖部分轴，还可以将

子绘图

参数添加到FITSFigure。@astrofrog如何提高已保存图片的分辨率并调整合适的背景颜色？对于分辨率，请将例如

dpi=300

添加到

保存

命令中。对于背景色，您是指轴还是图形？