| 导读 | 使用 NumPy、SciPy、Scikit-Image 和 Astropy 探索宇宙 |
对科学界而言，尤其是对天文学界来说，Python 是一种伟大的语言工具。各种软件包，如 NumPy、SciPy、Scikit-Image 和 Astropy，（仅举几例） ，都充分证明了 Python 对天文学的适用性，而且有很多用例。（NumPy、Astropy 和 SciPy 是 NumFOCUS 提供资金支持的项目；Scikit-Image 是个隶属项目）。我在十几年前脱离天文研究领域，成为了软件开发者之后，对这些工具包的演进一直很感兴趣。我的很多前天文界同事在他们的研究中，使用着前面提到的大部分甚至是全部工具包。以我为例，我也曾为位于智利的超大口径望远镜（VLT）上的仪器编写过专业天文软件工具包。
最近令我吃惊的是，Python 工具包竟然演进到如此好用，任何人都可以轻松编写 数据还原data reduction ，产生出高质量的数据产品。天文数据易于获取，而且大部分是可以公开使用的，你要做的只是去寻找相关数据。
比如，负责 VLT 运行的 ESO，直接在他们的网站上提供数据下载服务，只要访问 www.eso.org/UserPortal 并在彩票走势图创建用户就可以享有数据下载服务。如果你需要 SPHERE 数据，可以下载附近任何一个包含系外行星exoplanet或者原恒星盘proto-stellar discs的恒星的全部数据集。对任何 Python 高手而言，通过还原数据发现深藏于噪声中的行星或者原恒星盘，实在是件令人兴奋的事。
我鼓励你下载 ESO 或其它天文影像数据，开启你的探索历程。这里提供几条建议：
1、首先要有一个高质量的数据集。看一些有关包含系外行星或者原恒星盘的较近恒星的论文，然后在 //archive.eso.org/wdb/wdb/eso/sphere/query 之类的网站检索数据。需要注意的是，前述网站上的数据有的标注为红色，有的标注为绿色，标注为红色的数据是尚未公开的，在相应的“发布日期”处会注明数据将来公开的时间。
2、了解一些用于获取你所用数据的仪器的信息。尽量对数据的获取有一个基本的理解，对标准的数据还原之后应该是什么样子做到心中有数。所有的望远镜和仪器都有这方面的文档供公开获取。
3、必须考虑天文数据的标准问题，并予以校正：
（1）数据以 FITS 格式文件保存。需要使用 pyfits 或者 astropy （包含 pyfits ）将其读入到 NumPy 数组。有些情况下，数据是三维的，需要沿 z 轴使用 numpy.median 将数据转换为二维数组。有些 SPHERE 数据在同一幅影像中包含了同一片天空的两份拷贝（各自使用了不同的滤波器），这时候需要使用 索引 和 切片 将它们分离出来。
（2）全黑图master dark和坏点图bad pixel map。所有仪器都有快门全关（完全无光）状态拍摄的特殊图片，使用 NumPy 掩膜数组 从中分离出坏点图。坏点图非常重要，你在合成最终的清晰图像过程中，需要持续跟踪坏点。有些情况下，这还有助于你从原始科学数据中扣除暗背景的操作。
（3）一般情况下，天文仪器还要拍标准响应图master flat frame。这是对均匀的单色标准光源拍摄的一张或者一组图片。你需要将所有的原始数据除以标准响应之后再做后续处理（同样，使用 Numpy 掩膜数组实现的话，这仅仅是一个简单的除法运算）。
（4）对行星影像，为了使行星在明亮恒星背景下变得可见，需要仰仗日冕仪coronagraph和角差分成像angular differential imaging技术。这一步需要识别影像的光学中心，这是比较棘手的环节之一，过程中要使用 skimage.feature.blob_dog 从原始影像中寻找一些人工辅助影像作为帮助。
4、要有耐心。理解数据格式并弄清如何操作需要一些时间，绘出像素数据曲线图或者统计图有助于你的理解。贵在坚持，必有收获！你会从中学到很多关于图像数据及其处理的知识。
综合应用 NumPy、SciPy、Astropy、scikit-image 及其它工具，结合耐心和恒心，通过分析大量可用的天文数据分析实现重大的发现是非常有可能的。说不定，你会成为某个之前被忽略的系外行星的第一发现者呢。祝你好运！
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本文基于 Pivigo CTO Ole Moeller-Nilsson 的一次 谈话，最初发布于 NumFOCUS 的博客，蒙允再次发布。如果你有意支持 NumFOCUS，可以 捐赠，也可以参与遍布全球的 PyData 活动 中你身边的那些。
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