معرفی شرکت ها


fitsiochunked-0.2.1


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Package to efficiently read large fits arrays in object by object
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل fitsiochunked-0.2.1
نام fitsiochunked
نسخه کتابخانه 0.2.1
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Simon Walker
ایمیل نویسنده s.r.walker101@googlemail.com
آدرس صفحه اصلی https://github.com/mindriot101/fitsiochunked
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/fitsiochunked/
مجوز MIT
=============================== fitsiochunked =============================== .. image:: https://img.shields.io/travis/mindriot101/fitsiochunked.svg :target: https://travis-ci.org/mindriot101/fitsiochunked .. image:: https://codecov.io/gh/mindriot101/fitsiochunked/branch/master/graph/badge.svg :target: https://codecov.io/gh/mindriot101/fitsiochunked Package to *sequentially* efficiently read large fits arrays in object by object * Free software: MIT license Features -------- * *Sequentially* read in large fits files, within a given fixed memory limit Quick usage ----------- The following example shows an example of reading in a large fits hdu within a memory limit of 2048MB, assuming light curves are stored in rows: .. code:: python import numpy as np import fitsio import fitsiochunked as fc with fitsio.FITS(filename) as infile: hdu = infile['flux'] napertures = hdu.get_info()['ndim'][0] mean_flux = np.zeros(napertures) for chunk in fc.chunks(hdu, memory_limit_mb=2048): # `chunk` is a namedtuple with `.data` and `.slice` properties chunk_data = chunk.data print('Data shape:', chunk_data.shape) print('Data dtype:', chunk_data.dtype) chunk_slice = chunk.slice print('Chunk starting from aperture:', chunk_slice.start) print('Chunk up to:', chunk_slice.stop) chunk_mean = np.average(chunk_data, axis=1) mean_flux[chunk_slice] = chunk_mean The library copes with an aribtrary number of hdus: .. code:: python import numpy as np import fitsio import fitsiochunked as fc with fitsio.FITS(filename) as infile: hjd_hdu = infile['hjd'] flux_hdu = infile['flux'] fluxerr_hdu = infile['fluxerr'] napertures = flux_hdu.get_info()['ndim'][0] mean_flux = np.zeros(napertures) for chunks in fc.chunks(hjd_hdu, flux_hdu, fluxerr_hdu, memory_limit_mb=2048): # chunks is a tuple of chunks hjd_chunk, flux_chunk, fluxerr_chunk = chunks # `chunk` is a namedtuple with `.data` and `.slice` properties flux_chunk_data = flux_chunk.data print('Data shape:', flux_chunk_data.shape) print('Data dtype:', flux_chunk_data.dtype) # and so on Note: if multiple hdus are supplied, then the ``memory_limit_mb`` and ``chunksize`` arguments to ``chunks`` apply to **each** HDU i.e. three HDUs and a memory limit of 2048MB will lead to 3x2048 = 6144MB of memory used. Installation ------------ Install with ``pip``: .. code:: bash pip install fitsiochunked # or get the latest development version from github pip install git+https://github.com/mindriot101/fitsiochunked or download and run the setup file: .. code:: bash git clone https://github.com/mindriot101/fitsiochunked cd fitsiochunked python setup.py install Details ------- The high level interface is the ``chunks`` function, which builds a ``ChunkedAdapter`` object wrapping a ``fitsio.ImageHDU`` object. The ``ChunkedAdapter`` wraps a ``fitsio`` HDU object. When constructed, it becomes a callable which yields the image data in that hdu in chunks. The chunksize can be set either with with the parameter ``chunksize`` which simply yields ``chunksize`` rows each time, or with ``memory_limit_mb`` which *tries* (no promises!) to automatically calculate the number of lightcurves that will fit into ``memory_limit_mb`` megabytes of memory.


نیازمندی

مقدار نام
- fitsio


نحوه نصب


نصب پکیج whl fitsiochunked-0.2.1:

    pip install fitsiochunked-0.2.1.whl


نصب پکیج tar.gz fitsiochunked-0.2.1:

    pip install fitsiochunked-0.2.1.tar.gz