Python 如何在不同的数据上重复相同的任务而不重复

我是Python新手，一直在编写脚本，对某些FITS文件执行一些任务。我当前使用的脚本如下：

# General routines
import numpy as np
import math 
import pyfits
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab as py
from scipy.optimize import curve_fit

# Load the FITS file into the program
hdulist1 = pyfits.open('/home/ssridhar/mock_test_files/most_massive_halo_density.fits')
hdulist2 = pyfits.open('/home/ssridhar/mock_test_files/less_massive_halo_density.fits')

tbdata1 = hdulist1[1].data
tbdata2 = hdulist2[1].data

# variables for table1
ra_1 = tbdata1.field('ra')
dec_1 = tbdata1.field('dec')
zcosmo_1 = tbdata1.field('zcosmo')
r200_1 = tbdata1.field('halo_r200')
r_1 = tbdata1.field('dist_to_center')
m200_1 = tbdata1.field('halo_mass')
rho_0_1 = tbdata1.field('rho_0')
rho_1 = tbdata1.field('density')

# variables for table2
ra_2 = tbdata2.field('ra')
dec_2 = tbdata2.field('dec')
zcosmo_2 = tbdata2.field('zcosmo')
r200_2 = tbdata2.field('halo_r200')
r_2 = tbdata2.field('dist_to_center')
m200_2 = tbdata2.field('halo_mass')
rho_0_2 = tbdata2.field('rho_0')
rho_2= tbdata2.field('density')

# global variables
pi = math.pi
rad = pi/180 # converting degrees to radians

c_m = 25
delta_c_m = (200*c_m**3)/(3*(math.log(1+c_m)-(c_m/(1+c_m))))
c_l = 5
delta_c_l = (200*c_l**3)/(3*(math.log(1+c_l)-(c_l/(1+c_l))))

r_s_1 = r200_1/c_m
r_s_2 = r200_2/c_l

# finding x = r/r_s
x_1 = np.linspace(0.0,3.5,num=1242)/r_s_1
x_2 = np.linspace(0.0,2.7,num=135)/r_s_2

# splitting values to find sigma(x)

a_11 = (2*delta_c_m*rho_0_1*r_s_1)/(x_1**2-1)
b1_1 = (2/(np.sqrt(1-x_1**2)))
c1_1 = np.arctanh(np.sqrt((1-x_1)/(1+x_1)))
b2_1 = 2/(np.sqrt(x_1**2-1))
c2_1 = np.arctan(np.sqrt((x_1-1)/(1+x_1)))

a_12 = (2*delta_c_l*rho_0_2*r_s_2)/(x_2**2-1)
b1_2 = (2/(np.sqrt(1-x_2**2)))
c1_2 = np.arctanh(np.sqrt((1-x_2)/(1+x_2)))
b2_2 = 2/(np.sqrt(x_2**2-1))
c2_2 = np.arctan(np.sqrt((x_2-1)/(1+x_2)))


# implementing the conditions for x
a_1_1 = a_11[x_1<1]
b_1_1 = b1_1[x_1<1]
c_1_1 = c1_1[x_1<1]

a_2_1 = a_11[x_1>1]
b_2_1 = b2_1[x_1>1]
c_2_1 = c2_1[x_1>1]

a_1_2 = a_12[x_2<1]
b_1_2 = b1_2[x_2<1]
c_1_2 = c1_2[x_2<1]

a_2_2 = a_12[x_2>1]
b_2_2 = b2_2[x_2>1]
c_2_2 = c2_2[x_2>1]


# finding sigma(x), the projected NFW profile

sigma_x_m1 = a_1_1*(1-(b_1_1*c_1_1))
sigma_x_m2 = a_2_1*(1-(b_2_1*c_2_1))
sigma_x_m = np.concatenate((sigma_x_m1,sigma_x_m2))

sigma_x_l1 = a_1_2*(1-(b_1_2*c_1_2))
sigma_x_l2 = a_2_2*(1-(b_2_2*c_2_2))
sigma_x_l = np.concatenate((sigma_x_l1,sigma_x_l2))

# fits

A_m = 400
B_m = (sigma_x_m/m200_1)
sigma_fit_m = A_m*B_m


A_l = 40
B_l = (sigma_x_l/m200_2)
sigma_fit_l = A_l*B_l

# finding the projected number density profile

r_hist_1 = np.histogram(r_1/r200_1, bins=20, range=None, normed=False, weights=None)

r_hist_2 = np.histogram(r_2/r200_2, bins=20, range=None, normed=False, weights=None)


N_1 = r_hist_1[0]  # the array of number of galaxies within specific (r) bins 
dist_1 = r_hist_1[1]
area_1 = math.pi*((dist_1[1:2]-dist_1[0:1])**2)
sigma_num_1 = N_1/area_1

N_2 = r_hist_2[0]  # the array of number of galaxies within specific (r) bins 
dist_2 = r_hist_2[1]
area_2 = math.pi*((dist_2[1:2]-dist_2[0:1])**2)
sigma_num_2 = N_2/area_2

#常规程序
将numpy作为np导入
输入数学
导入pyfits
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将pylab作为py导入
从scipy.optimize导入曲线\u拟合
#将FITS文件加载到程序中
hdulist1=pyfits.open（“/home/ssridhar/mock\u test\u files/most\u massive\u halo\u density.fits”）
hdulist2=pyfits.open（“/home/ssridhar/mock\u test\u files/less\u massive\u halo\u density.fits”）
tbdata1=hdulist1[1]。数据
tbdata2=hdulist2[1]。数据
#表1的变量
ra_1=tbdata1.field（'ra'）
dec_1=tbdata1.字段（'dec'）
zcosmo_1=tbdata1.field（'zcosmo'）
r200_1=tbdata1.field（'halo_r200'）
r_1=tbdata1.field（'dist_to_center'）
m200_1=tbdata1.字段（“光晕质量”）
rho_0_1=tbdata1.field（'rho_0'）
rho_1=tbdata1.字段（'密度'）
#表2的变量
ra_2=tbdata2.field（'ra'）
dec_2=tbdata2.字段（'dec'）
zcosmo_2=tbdata2.field（'zcosmo'）
r200_2=tbdata2.field（'halo_r200'）
r_2=tbdata2.field（'dist_to_center'）
m200_2=tbdata2.字段（“光晕质量”）
rho_0_2=tbdata2.field（'rho_0'）
rho_2=tbdata2.字段（“密度”）
#全局变量
pi=math.pi
rad=pi/180#将度转换为弧度
c_m=25
delta_c_m=（200*c_m**3）/（3*（math.log（1+c_m）-（c_m/（1+c_m）））
c_l=5
delta_c_l=（200*c_l**3）/（3*（math.log（1+c_l）-（1+c_l）））
r_s_1=r200_1/c_m
r_s_2=r200_2/c_l
#发现x=r/r\s
x_1=np.linspace（0.0,3.5，num=1242）/r_s_1
x_2=np.linspace（0.0,2.7，num=135）/r_s_2
#拆分值以找到sigma（x）
a_11=（2*delta_c_m*rho_0_1*r_s_1）/（x_1**2-1）
b1_1=（2/（np.sqrt（1-x_1**2）））
c1_1=np.arctanh（np.sqrt（（1-x_1）/（1+x_1）））
b2_1=2/（np.sqrt（x_1**2-1））
c2_1=np.arctan（np.sqrt（（x_1-1）/（1+x_1）））
a_12=（2*delta_c_l*rho_0_2*r_s_2）/（x_2**2-1）
b1_2=（2/（np.sqrt（1-x_2**2）））
c1_2=np.arctanh（np.sqrt（（1-x_2）/（1+x_2）））
b2_2=2/（np.sqrt（x_2**2-1））
c2_2=np.arctan（np.sqrt（（x_2-1）/（1+x_2）））
#实现x的条件
a_1_1=a_11[x_11]
a_1_2=a_12[x_21]
#寻找sigma（x），预测的NFW剖面
sigma_x_m1=a_1_1*（1-（b_1_1*c_1））
sigma_x_m2=a_2_1*（1-（b_2_1*c_2_1））
sigma_x_m=np.连接（（sigma_x_m1，sigma_x_m2））
sigma_x_l1=a_1_2*（1-（b_1_2*c_1_2））
sigma_x_l2=a_2_2*（1-（b_2_2*c_2））
sigma_x_l=np.连接（（sigma_x_l1，sigma_x_l2））
#适合
A_m=400
B_m=（西格玛x_m/m200_1）
sigma_fit_m=A_m*B_m
A_l=40
B_l=（西格玛x_l/m200_2）
西格玛拟合=A_l*B_l
#寻找投影数密度剖面
r_hist_1=np.直方图（r_1/r200_1，仓位=20，范围=None，赋范=False，权重=None）
r_hist_2=np.直方图（r_2/r200_2，仓位=20，范围=None，赋范=False，权重=None）
N_1=r_hist_1[0]#特定（r）仓内星系数量的数组
dist_1=r_hist_1[1]
area_1=math.pi*（（dist_1[1:2]-dist_1[0:1]）**2）
sigma_num_1=N_1/面积_1
N_2=r_hist_2[0]#特定（r）仓内星系数量的数组
dist_2=r_hist_2[1]
area_2=math.pi*（（dist_2[1:2]-dist_2[0:1]）**2）
sigma_num_2=N_2/面积_2

该程序接收两个具有相同列名的FITS文件，并对列中的数据执行任务。代码运行良好，我得到了结果

这里的问题是，由于FITS的列具有相同的名称，因此我必须通过为每列分配不同的变量来分别加载它们，并执行任务。

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是否可以编写一个程序，将FITS文件作为输入并执行任务，而不必分别为每列分配变量

您想要类似于：

fields = ['ra', 'dec', 'zcosmo', 'halo_r200', 'dist_to_center', 
          'halo_mass', 'rho_0', 'density']

variables1 = dict((f, tbdata1.field(f)) for f in fields)

然后，您可以访问以下变量：

variables1['ra']

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但我仍然需要为第二个文件创建variables2，并根据它们的字段名访问它们。我想写一个普通的程序来完成这个任务，而不需要创建名称。顺便问一下，你能不能重新表述一下你的答案，我得到了语法错误。我正在使用Python 2.6.6更新版-2.6.x不支持字典理解。@jonsharpe您的回答让我深入了解了如何缩短程序！谢谢这些都不是必需的，因为FITS表数据已经包含在支持关键字查找的对象中--

tbdata1['ra']

等。