更新履歴: 2019 May 31, twitterにて間違い指摘と有益情報をもたらしてくださった有志の方に感謝。
概要
以前の記事「PythonでHEALPixを描画する」で、.fitsファイルからI_StokesやQ_Stokesを描画してみました。今回はそのファイルの描画ではなく、詳細な情報を見てみましょう。
astropy.io
以下のように必要なモジュール、今回の場合はfitsをimportします。
from astropy.io import fits as ft
fits
Planck衛星のデータをダウンロードして、それを読み込んでみましょう。
# read Planck data
planck_map = ft.open('./LFI_SkyMap_030_1024_R2.01_full.fits')
情報を見る
header
このplanck_map変数の情報を見てみましょう。以下のようにして情報を見ることができます。
print(repr(planck_map[0].header))
出力を見てみましょう。
SIMPLE = T / file does conform to FITS standard
BITPIX = 16 / number of bits per data pixel
NAXIS = 0 / number of data axes
EXTEND = T / FITS dataset may contain extensions
COMMENT FITS (Flexible Image Transport System) format is defined in 'Astronomy
COMMENT and Astrophysics', volume 376, page 359; bibcode: 2001A&A...376..359H
repr関数は対話モードのように表示するためだけに使用しているため、あってもなくても構いません。
次に以下のようにしてみます。
print(repr(planck_map[1].header))
すると出力は以下のようになります。
XTENSION= 'BINTABLE' / binary table extension
BITPIX = 8 / 8-bit bytes
NAXIS = 2 / 2-dimensional binary table
NAXIS1 = 40 / width of table in bytes
NAXIS2 = 12582912 / number of rows in table
PCOUNT = 0 / size of special data area
GCOUNT = 1 / one data group (required keyword)
TFIELDS = 10 / number of fields in each row
TTYPE1 = 'I_Stokes' / label for field 1
TFORM1 = 'E ' / data format of field: 4-byte REAL
TUNIT1 = 'K_CMB ' / physical unit of field
TTYPE2 = 'Q_Stokes' / label for field 2
TFORM2 = 'E ' / data format of field: 4-byte REAL
TUNIT2 = 'K_CMB ' / physical unit of field
TTYPE3 = 'U_Stokes' / label for field 3
TFORM3 = 'E ' / data format of field: 4-byte REAL
TUNIT3 = 'K_CMB ' / physical unit of field
TTYPE4 = 'Hits ' / label for field 4
TFORM4 = 'J ' / data format of field: 4-byte INTEGER
TUNIT4 = 'none ' / physical unit of field
TTYPE5 = 'II_cov ' / label for field 5
TFORM5 = 'E ' / data format of field: 4-byte REAL
TUNIT5 = '(K_CMB)^2' / physical unit of field
TTYPE6 = 'IQ_cov ' / label for field 6
TFORM6 = 'E ' / data format of field: 4-byte REAL
TUNIT6 = '(K_CMB)^2' / physical unit of field
TTYPE7 = 'IU_cov ' / label for field 7
TFORM7 = 'E ' / data format of field: 4-byte REAL
TUNIT7 = '(K_CMB)^2' / physical unit of field
TTYPE8 = 'QQ_cov ' / label for field 8
TFORM8 = 'E ' / data format of field: 4-byte REAL
TUNIT8 = '(K_CMB)^2' / physical unit of field
TTYPE9 = 'QU_cov ' / label for field 9
TFORM9 = 'E ' / data format of field: 4-byte REAL
TUNIT9 = '(K_CMB)^2' / physical unit of field
TTYPE10 = 'UU_cov ' / label for field 10
TFORM10 = 'E ' / data format of field: 4-byte REAL
TUNIT10 = '(K_CMB)^2' / physical unit of field
EXTNAME = 'FREQ-MAP'
DATE = '2015-01-20T12:35:13' / file creation date (YYYY-MM-DDThh:mm:ss UT)
COMMENT
COMMENT *** Planck params ***
COMMENT
PIXTYPE = 'HEALPIX ' / HEALPIX pixelisation
ORDERING= 'NESTED ' / Pixel ordering scheme, either RING or NESTED
NSIDE = 1024 / Resolution parameter for HEALPIX
FIRSTPIX= 0 / First pixel # (0 based)
LASTPIX = 12582911 / Last pixel # (0 based)
INDXSCHM= 'IMPLICIT' / Indexing: IMPLICIT or EXPLICIT
EXTVER = 2
PROCVER = 'DX11D '
BAD_DATA= -1.6375E+30
FREQ = 30
COORDSYS= 'GALACTIC'
POLCCONV= 'COSMO ' / Coord. convention for polarization (COSMO/IAU)
FILENAME= 'LFI_SkyMap_030_1024_R2.01_full.fits'
COMMENT ---------------------------------------------------------------------
COMMENT LFI RIMO 12.1
COMMENT Madam version 3.7.4
COMMENT Added monopole offset 8.34887355761e-05 to column I_Stokes
COMMENT LFI-DMC object:
COMMENT TOODI%ACCTOODI%%madam_IQUmap_LFI_calib_30GHz_DX11D_full_025_sec:0%
COMMENT TOODI%ACCTOODI%%madam_hit_LFI_calib_30GHz_DX11D_full_025_sec:0%
COMMENT TOODI%ACCTOODI%%madam_cov_LFI_calib_30GHz_DX11D_full_025_sec:0%
COMMENT ---------------------------------------------------------------------
CHECKSUM= 'Ec3CFc1BEc1BEc1B' / HDU checksum updated 2015-01-20T12:35:18
DATASUM = '706919705' / data unit checksum updated 2015-01-20T12:35:18
するとTTYPE1のように書かれた項目にI_StokesやQ_Stokesがあることがわかります。
header['TTYPE3']
試しに以下を実行してみましょう。
print(planck_map[1].header['TTYPE3'])
すると実行結果は以下のようになります。
U_Stokes
TTYPE3にはストークスパラメータのUのデータが入っていることがわかりました。
header['NSIDE']
次はこの.fitsファイルのn_sideを見てみます。
print(planck_map[1].header['NSIDE'])
すると
1024
のように、この.fitsファイルが何pixelなのかを求めるために必要な情報を得ることができます。
header['ORDERING']
次にこの.fitsファイルのオーダーを見てみましょう。ここでのオーダーとはpixelのナンバリングのルールを意味します。
RING
NESTED
それではオーダーを調べてみましょう。
print(planck_map[1].header['ORDERING'])
すると
NESTED
であることがわかります。
結言
このメソッドを用いることで、いちいち.fitsをダウンロードしてきたウェブサイトで情報を調べなくても「この.fitsファイルが何のデータなのか、どのようなデータ構造なのか」をローカル環境で確認することができます。