Python 努皮病

我有个小问题。我找不到得到我想要的东西的方法。 我有一个数组。我创建变量“Tri_1”以便只获取符合我的条件的行

但是我还想从另一列中获取行，该列考虑了前面的条件，以便在x和y中绘制图形（g0-r0）。因此，只需获取Tri_1工作的列“g0”中的行

Tri_1 = tbdata[((tbdata['g0-r0']) < 0.8) & (-0.4 < (tbdata['g0-r0']))]  # Ne garder que les -0.4 < (g-r)0 < 0.8

print tbdata[(tbdata['g0'], Tri_1)] 

原因是我想在函数（g0-r0）中绘制g0。但是，如果我提出：

fig2 = plt.figure(2)
plt.plot(Tri_1, tbdata['g0'], '.')
plt.title('Diagramme Couleur-Magnitude étoiles bleues')
plt.xlabel('(g0-r0)')
plt.ylabel('g0')
plt.xlim(-1.5,2.5)
plt.ylim(14,28)
plt.gca().invert_yaxis()
plt.show()

它不起作用，因为x和y的尺寸不同。所以我只想让'g0'对应于'g0-r0'

谢谢大家!

更新：

这是我到目前为止发现的：

#!/usr/bin/python
# coding: utf-8

from astropy.io import fits
from astropy.table import Table
from astropy.table import Column
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


    ###################################
    # Importation du fichier de champ #
    ###################################

filename = '/home/valentin/Desktop/Field169_combined_final_roughcal.fits_traite_traiteXY_traiteXY_final'

print 'Fichier en cours de traitement' + str(filename) + '\n'

# Ouverture du fichier à l'aide d'astropy
field = fits.open(filename)        

# Lecture des données fits 
tbdata = field[1].data            


    #######################################
    # Paramètres pour la carte de densité #
    #######################################

# Boite des étoiles bleues :
Blue_stars_X = tbdata[np.bitwise_and(tbdata['g0-r0'] > -0.5, tbdata['g0-r0'] < 0.8 )] # Ne garder que les -0.4 < (g-r)0 < 0.8
Blue_stars_Y = Blue_stars = Blue_stars_X[Blue_stars_X['g0'] < 23.5]

RA_Blue_stars = ?? # get values RA from previous conditions
DEC_Blue_stars = ?? # get values DEC from previous conditions

# Boite des étoiles très bleues :
Very_Blue_stars_X = tbdata[np.bitwise_and(tbdata['g0-r0'] > -0.5, tbdata['g0-r0'] < 0.2 )]
Very_Blue_stars_Y = Very_Blue_stars = Very_Blue_stars_X[Very_Blue_stars_X['g0'] < 23.5]



    #####################################
    # Traçage des différents graphiques #
    #####################################


fig1 = plt.figure(1)
plt.plot(tbdata['g0-r0'], tbdata['g0'], 'r.', label=u'Etoiles du champ')
plt.plot(Blue_stars['g0-r0'], Blue_stars['g0'], 'b.', label =u'Etoiles bleues')
plt.plot(Very_Blue_stars['g0-r0'], Very_Blue_stars['g0'], 'k.', label =u'Etoiles très bleues')
plt.title('Diagramme Couleur-Magnitude')
plt.xlabel('(g0-r0)')
plt.ylabel('g0')
plt.xlim(-1.5,2.5)
plt.ylim(14,28)
plt.legend(loc='upper left')
plt.gca().invert_yaxis()

plt.show()
#fig.savefig('CMD.png')

print "Création du Diagramme"

#/usr/bin/python
#编码：utf-8
从astropy.io导入拟合
从astropy.table导入表
从astropy.table导入列
将numpy作为np导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
###################################
#德尚费希尔酒店#
###################################
filename='/home/valentin/Desktop/Field169_combined_final_roughcal.fits_traite_traiteXY_traiteXY_final'
打印'Fichier en cours de traitement'+str（文件名）+'\n'
#占星术助手
field=fits.open（文件名）
#多涅斯讲座
tbdata=字段[1]。数据
#######################################
#按密度点菜参数#
#######################################
#博伊特·德斯泰尔斯·布卢埃斯：
蓝星X=tbdata[np.按位和（tbdata['g0-r0']>-0.5，tbdata['g0-r0']<0.8）]#Ne garder que les-0.4<（g-r）0<0.8
蓝色星星Y=蓝色星星X[蓝色星星X['g0']<23.5]
蓝星=从以前的条件中获取值RA
十二月蓝星=从以前的条件中获取值
#博伊特·德斯泰尔斯·布卢埃斯：
非常蓝的星星X=tbdata[np.按位的和（tbdata['g0-r0']>-0.5，tbdata['g0-r0']<0.2）]
非常蓝的星星们，非常蓝的星星们，非常蓝的星星们
#####################################
#不同图形之间的差异#
#####################################
图1=plt.图（1）
plt.绘图（tbdata['g0-r0']，tbdata['g0']，'r'，标签=u'Etoiles du champ'）
plt.绘图（蓝色星['g0-r0']，蓝色星['g0']，'b'，标签=u'Etoiles blues'）
plt.plot（非常蓝的星星['g0-r0']，非常蓝的星星['g0']，'k'，label=u'Etoiles très blues'）
plt.title（‘库勒震级图表’）
plt.xlabel（‘（g0-r0）’）
plt.ylabel（'g0'）
plt.xlim（-1.5,2.5）
plt.ylim（14,28）
plt.图例（位置='左上'）
plt.gca（）.invert_yaxis（）
plt.show（）
#图savefig（'CMD.png'）
打印“图表的Création du Diagramme”

如果您只想包含满足条件的元素，可以这样说：

condition = (tbdata['g0-r0']) < 0.8) & (-0.4 < (tbdata['g0-r0'])

或者根据您的情况，您只需更改

绘图

行：

plt.plot(Tri_1['g0-r0'], Tri_1['g0'], '.')

对于您的情况：

---

你可以考虑用你想要的输入和输出设置一个最小的例子。@ AMI TavoLy我的问题是被编辑^ ^希望的是，更好的是，我一直在研究这个问题到目前为止，我发现了类似的东西！我用我发现的更新了我的问题，但我还有一个小问题我知道我正在搜索的RA和DEC是相似的，但我没有找到确切的请求。不要尝试一下子做所有事情，尝试让一个工作，然后调整它作为第二个输入，检查它是否仍然工作，你的问题代码太多，很难跟踪。使用函数或类，并使代码模块化（使用unittests！），如果您想扩展它，请使用另一个函数，使其与小样本输入一起工作，然后尝试使用真正的大数据。尽管如此，我还是更新了答案。但对于你接下来的问题：尽量让它更小更具体（并问一个新问题作为后续问题），我会考虑你的答案！非常感谢您的支持和更新！我又在写我的剧本了，幸运的是，我发现了和你一样的东西（非常相似，但可能不那么简单）

x_data = tbdata[condition]['g0-r0']
y_data = tbdata[condition]['g0']
plt.plot(x_data, y_data, '.')

plt.plot(Tri_1['g0-r0'], Tri_1['g0'], '.')

# Setup the condition:
condition1 = np.bitwise_and(tbdata['g0-r0'] > -0.5, tbdata['g0-r0'] < 0.8 )
# Combine it with the g0 condition
condition_final = np.bitwise_and(Blue_stars_X['g0'] < 23.5, condition1)
# Get all rows where the condition is true:
Blue_stars = tbdata[condition_final]

RA_Blue_stars = Blue_stars['RA']
DEC_Blue_stars = Blue_stars['DEC']

fig1 = plt.figure(1)
plt.plot(tbdata['g0-r0'], tbdata['g0'], 'r.', label=u'Etoiles du champ')
plt.plot(Blue_stars['g0-r0'], Blue_stars['g0'], 'b.', label =u'Etoiles bleues')
plt.title('Diagramme Couleur-Magnitude')
plt.xlabel('(g0-r0)')
plt.ylabel('g0')
plt.xlim(-1.5,2.5)
plt.ylim(14,28)
plt.legend(loc='upper left')
plt.gca().invert_yaxis()

plt.show()
#fig.savefig('CMD.png')