alterlab-astropy

Astropy

概要

Astropy は、天文学研究やデータ解析に不可欠な機能を提供する、天文学向けの中核的な Python パッケージです。座標変換、単位と物理量の計算、FITS ファイル操作、宇宙論計算、高精度な時刻処理、表形式データの操作、天体画像処理には astropy を使用します。

このスキルを使用する場面

次のようなタスクには astropy を使用します。

• 天球座標系（ICRS、Galactic、FK5、AltAz など）間の変換
• 物理単位と物理量の処理（Jy から mJy、パーセクから km への変換など）
• FITS ファイル（画像またはテーブル）の読み込み、書き込み、操作
• 宇宙論計算（光度距離、ルックバック時間、ハッブルパラメーター）
• 異なる時刻系（UTC、TAI、TT、TDB）と形式（JD、MJD、ISO）による高精度な時刻処理
• テーブル操作（カタログの読み込み、クロスマッチング、フィルタリング、結合）
• ピクセル座標と天球座標間の WCS 変換
• 天文学定数と計算

該当しないケース

ケース	代わりに使用
地上 GIS — シェープファイル、地図投影（EPSG）、バッファー、空間結合	alterlab-geopandas
衛星／地球観測のラスターデータ、DEM、スペクトル指数	alterlab-geomaster
物理公式の記号的な導出（データや単位を扱わない場合）	alterlab-sympy
光度曲線を単純な配列として扱う汎用的な時系列 ML（分類、予測）	alterlab-aeon

クイックスタート

import astropy.units as u
from astropy.coordinates import SkyCoord
from astropy.time import Time
from astropy.io import fits
from astropy.table import Table
from astropy.cosmology import Planck18

# Units and quantities
distance = 100 * u.pc
distance_km = distance.to(u.km)

# Coordinates
coord = SkyCoord(ra=10.5*u.degree, dec=41.2*u.degree, frame='icrs')
coord_galactic = coord.galactic

# Time
t = Time('2023-01-15 12:30:00')
jd = t.jd  # Julian Date

# FITS files
data = fits.getdata('image.fits')
header = fits.getheader('image.fits')

# Tables
table = Table.read('catalog.fits')

# Cosmology
d_L = Planck18.luminosity_distance(z=1.0)

主な機能

1. 単位と物理量（astropy.units）

物理量を単位付きで扱い、単位変換を行い、計算で次元の整合性を保ちます。

主な操作：

• 値に単位を乗算して物理量を作成
• .to() メソッドを使用して単位を変換
• 自動的な単位処理を用いた算術演算
• 分野固有の変換（スペクトル、ドップラー、視差）に等価関係を使用
• 対数単位（等級、デシベル）を処理

参照： 単位系、等価関係、パフォーマンス最適化、単位演算に関する詳しいドキュメントは references/units.md を参照してください。

2. 座標系（astropy.coordinates）

天球上の位置を表現し、異なる座標フレーム間で変換します。

主な操作：

• 任意のフレーム（ICRS、Galactic、FK5、AltAz など）で SkyCoord を使用して座標を作成
• 座標系間で変換
• 角距離と位置角を計算
• カタログと座標を照合
• 3D 座標操作に距離を含める
• 固有運動と視線速度を処理
• オンラインデータベースから天体名を指定して検索

参照： 座標フレームの詳しい説明、変換、観測者依存フレーム（AltAz）、カタログ照合、パフォーマンスに関するヒントは references/coordinates.md を参照してください。

3. 宇宙論計算（astropy.cosmology）

標準的な宇宙論モデルを使用して宇宙論計算を行います。

主な操作：

• 組み込みの宇宙論モデル（Planck18、WMAP9 など）を使用
• カスタム宇宙論モデルを作成
• 距離（光度距離、共動距離、角径距離）を計算
• 宇宙年齢とルックバック時間を計算
• 任意の赤方偏移におけるハッブルパラメーターを求める
• 密度パラメーターと体積を計算
• 逆計算（指定した距離に対応する z を求める）を実行

参照： 利用可能なモデル、距離計算、時間計算、密度パラメーター、ニュートリノの影響については references/cosmology.md を参照してください。

4. FITS ファイルの処理（astropy.io.fits）

FITS（Flexible Image Transport System）ファイルの読み取り、書き込み、操作を行います。

主な操作：

• コンテキストマネージャーを使用して FITS ファイルを開く
• インデックスまたは名前で HDU（Header Data Unit）にアクセスする
• ヘッダー（キーワード、コメント、履歴）を読み取り、変更する
• 画像データ（NumPy 配列）を扱う
• テーブルデータ（バイナリテーブルおよび ASCII テーブル）を扱う
• 新しい FITS ファイルを作成する（単一または複数の拡張）
• 大きなファイルにメモリマッピングを使用する
• リモート FITS ファイルにアクセスする（S3、HTTP）

参照： ファイル操作、ヘッダー操作、画像とテーブルの処理、複数拡張ファイル、パフォーマンスに関する考慮事項の詳細は、references/fits.md をご覧ください。

5. テーブル操作（astropy.table）

単位、メタデータ、さまざまなファイル形式に対応した表形式データを扱います。

主な操作：

• 配列、リスト、辞書からテーブルを作成する
• 複数の形式（FITS、CSV、HDF5、VOTable）でテーブルを読み書きする
• 列と行にアクセスして変更する
• テーブルを並べ替え、フィルタリングし、インデックスを作成する
• データベース形式の操作（結合、グループ化、集計）を実行する
• テーブルを積み重ねて連結する
• 単位に対応した列（QTable）を扱う
• マスキングを使用して欠損データを処理する

参照： テーブルの作成、I/O 操作、データ操作、並べ替え、フィルタリング、結合、グループ化、パフォーマンスのヒントについては、references/tables.md をご覧ください。

6. 時刻の処理（astropy.time）

時刻を高精度で表現し、時刻系と形式の間で変換します。

主な操作：

• さまざまな形式（ISO、JD、MJD、Unix など）で Time オブジェクトを作成する
• 時刻系（UTC、TAI、TT、TDB など）の間で変換する
• TimeDelta を使用して時刻の算術演算を行う
• 観測者の恒星時を計算する
• 光の伝播時間の補正（太陽系重心、太陽中心）を計算する
• 時刻配列を効率的に扱う
• マスクされた（欠損）時刻を処理する

参照： 時刻形式、時刻系、変換、算術演算、観測機能、精度の処理については、references/time.md をご覧ください。

7. 世界座標系（astropy.wcs）

画像のピクセル座標と世界座標の間で変換します。

主な操作：

• FITS ヘッダーから WCS を読み取る
• ピクセル座標を世界座標に変換する（およびその逆）
• 画像のフットプリントを計算する
• WCS パラメーター（基準ピクセル、投影法、スケール）にアクセスする
• カスタム WCS オブジェクトを作成する

参照： WCS の操作と変換については、references/wcs_and_other_modules.md をご覧ください。

その他の機能

references/wcs_and_other_modules.md ファイルでは、以下についても説明しています。

NDData と CCDData

メタデータ、不確実性、マスキング、WCS 情報を含む、多次元データセット用のコンテナーです。

モデリング

天文学データの数学的モデルを作成し、フィッティングするためのフレームワークです。

可視化

適切なストレッチとスケーリングを用いて天体画像を表示するツールです。

定数

適切な単位を持つ物理定数および天文学定数です（光速、太陽質量、プランク定数など）。

畳み込み

平滑化とフィルタリングに使用する画像処理カーネルです。

統計

シグマクリッピングや外れ値の除外など、ロバストな統計関数です。

インストール

# Install astropy (8.x requires Python >= 3.11 and NumPy >= 2.0; current 8.0.x as of 2026-09)
uv pip install astropy

# Common optional dependencies (scipy, matplotlib, ...) or everything
uv pip install "astropy[recommended]"
uv pip install "astropy[all]"

Astropy 8.0 に関する注意：宇宙論クラスは astropy.cosmology から直接インポートしてください（astropy.cosmology.flrw ／ .core ／ .funcs の shim モジュールは削除されました）。astropy.samp は pyvo.samp に移動しました。デフォルトの CODATA 定数は 2022 年版になりました。また、FITS 文字列列では末尾のスペースがデフォルトで削除されます（従来の動作に戻すには strip_spaces=False を指定してください）。NumPy 1.x を使い続ける必要がある場合は、astropy<8（7.2.x 系列）に固定してください。

一般的なワークフロー

座標系間の変換

from astropy.coordinates import SkyCoord
import astropy.units as u

# Create coordinate
c = SkyCoord(ra='05h23m34.5s', dec='-69d45m22s', frame='icrs')

# Transform to galactic
c_gal = c.galactic
print(f"l={c_gal.l.deg}, b={c_gal.b.deg}")

# Transform to alt-az (requires time and location)
from astropy.time import Time
from astropy.coordinates import EarthLocation, AltAz

observing_time = Time('2023-06-15 23:00:00')
observing_location = EarthLocation(lat=40*u.deg, lon=-120*u.deg)
aa_frame = AltAz(obstime=observing_time, location=observing_location)
c_altaz = c.transform_to(aa_frame)
print(f"Alt={c_altaz.alt.deg}, Az={c_altaz.az.deg}")

FITS ファイルの読み取りと解析

from astropy.io import fits
import numpy as np

# Open FITS file
with fits.open('observation.fits') as hdul:
    # Display structure
    hdul.info()

    # Get image data and header
    data = hdul[1].data
    header = hdul[1].header

    # Access header values
    exptime = header['EXPTIME']
    filter_name = header['FILTER']

    # Analyze data
    mean = np.mean(data)
    median = np.median(data)
    print(f"Mean: {mean}, Median: {median}")

宇宙論的距離の計算

from astropy.cosmology import Planck18
import astropy.units as u
import numpy as np

# Calculate distances at z=1.5
z = 1.5
d_L = Planck18.luminosity_distance(z)
d_A = Planck18.angular_diameter_distance(z)

print(f"Luminosity distance: {d_L}")
print(f"Angular diameter distance: {d_A}")

# Age of universe at that redshift
age = Planck18.age(z)
print(f"Age at z={z}: {age.to(u.Gyr)}")

# Lookback time
t_lookback = Planck18.lookback_time(z)
print(f"Lookback time: {t_lookback.to(u.Gyr)}")

カタログのクロスマッチング

from astropy.table import Table
from astropy.coordinates import SkyCoord, match_coordinates_sky
import astropy.units as u

# Read catalogs
cat1 = Table.read('catalog1.fits')
cat2 = Table.read('catalog2.fits')

# Create coordinate objects
coords1 = SkyCoord(ra=cat1['RA']*u.degree, dec=cat1['DEC']*u.degree)
coords2 = SkyCoord(ra=cat2['RA']*u.degree, dec=cat2['DEC']*u.degree)

# Find matches
idx, sep, _ = coords1.match_to_catalog_sky(coords2)

# Filter by separation threshold
max_sep = 1 * u.arcsec
matches = sep < max_sep

# Create matched catalogs
cat1_matched = cat1[matches]
cat2_matched = cat2[idx[matches]]
print(f"Found {len(cat1_matched)} matches")

ベストプラクティス

1. 常に単位を使用する：エラーを防ぎ、次元の整合性を確保するため、数量には単位を付けます
2. FITS ファイルにはコンテキストマネージャーを使用する：ファイルが適切に閉じられるようにします
3. ループより配列を優先する：パフォーマンスを向上させるため、複数の座標や時刻を配列として処理します
4. 座標系を確認する：変換の前に座標系を確認します
5. 適切な宇宙論を使用する：解析に適した宇宙論モデルを選択します
6. 欠損データを処理する：欠損値を含むテーブルにはマスク付き列を使用します
7. 時間尺度を指定する：正確な時刻計測のため、時間尺度（UTC、TT、TDB）を明示します
8. 単位を扱うテーブルには QTable を使用する：テーブルの列に単位がある場合に使用します
9. WCS の有効性を確認する：変換を使用する前に WCS を確認します
10. 頻繁に使用する値をキャッシュする：宇宙論的距離などのコストの高い計算はキャッシュできます

ドキュメントとリソース

• Astropy 公式ドキュメント：https://docs.astropy.org/en/stable/
• チュートリアル：https://learn.astropy.org/
• GitHub：https://github.com/astropy/astropy
• 8.0 の新機能：https://docs.astropy.org/en/stable/whatsnew/8.0.html

参照ファイル

各モジュールの詳細については、以下を参照してください。

• references/units.md - 単位、数量、換算、等価関係
• references/coordinates.md - 座標系、変換、カタログの照合
• references/cosmology.md - 宇宙論モデルと計算
• references/fits.md - FITS ファイルの操作と加工
• references/tables.md - テーブルの作成、入出力、操作
• references/time.md - 時刻形式、時間尺度、計算
• references/wcs_and_other_modules.md - WCS、NDData、モデリング、可視化、定数、ユーティリティ

AlterLab Academic Skills スイートの一部です。