astropy

Astropy

概要

Astropy は天文学向けの Python の中核パッケージであり、天文学の研究とデータ解析に不可欠な機能を提供します。座標変換、単位と量の計算、FITS ファイル操作、宇宙論的計算、高精度な時刻の取り扱い、表形式データの操作、天文画像処理には astropy を使用してください。

このスキルを使用する場面

以下のタスクが含まれる場合に astropy を使用してください：

• 天球座標系間の変換（ICRS、Galactic、FK5、AltAz など）
• 物理単位と量の扱い（Jy から mJy、パーセクから km への変換など）
• FITS ファイル（画像または表）の読み取り、書き込み、操作
• 宇宙論的計算（光度距離、ルックバックタイム、ハッブルパラメータ）
• 異なる時間尺度（UTC、TAI、TT、TDB）と形式（JD、MJD、ISO）を用いた高精度な時刻の取り扱い
• テーブル操作（カタログの読み取り、クロスマッチング、フィルタリング、結合）
• ピクセル座標とワールド座標間の WCS 変換
• 天文学定数と計算

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)

中核機能

1. 単位と量（astropy.units）

単位を伴う物理量を扱い、単位変換を行い、計算における次元の整合性を確保します。

主な操作：

• 値に単位を乗じて量を生成する
• .to() メソッドを使用して単位間を変換する
• 単位を自動的に処理して算術演算を行う
• 分野固有の変換（スペクトル、ドップラー、視差）に等価性を使用する
• 対数単位（等級、デシベル）を扱う

参照： 包括的なドキュメント、単位系、等価性、パフォーマンス最適化、単位演算については references/units.md を参照してください。

2. 座標系（astropy.coordinates）

天体の位置を表現し、異なる座標フレーム間で変換します。

主な操作：

• SkyCoord で任意のフレーム（ICRS、Galactic、FK5、AltAz など）の座標を生成する
• 座標系間を変換する
• 角度の隔たりと位置角を計算する
• 座標をカタログにマッチングする
• 3D 座標操作のために距離を含める
• 固有運動と視線速度を扱う
• オンラインデータベースから名前付き天体を照会する

参照： 詳細な座標フレームの説明、変換、観測者依存のフレーム（AltAz）、カタログマッチング、パフォーマンスのヒントについては references/coordinates.md を参照してください。

3. 宇宙論的計算（astropy.cosmology）

標準的な宇宙論モデルを用いて宇宙論的計算を行います。

主な操作：

• 組み込みの宇宙論（Planck18、WMAP9 など）を使用する
• カスタムの宇宙論モデルを作成する
• 距離（光度距離、共動距離、角直径距離）を計算する
• 年齢とルックバックタイムを計算する
• 任意の赤方偏移におけるハッブルパラメータを求める
• 密度パラメータと体積を計算する
• 逆計算を行う（与えられた距離に対する z を求める）

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、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 ファイルの取り扱い（astropy.io.fits）

FITS（Flexible Image Transport System）ファイルを読み取り、書き込み、操作します。

主な操作：

• コンテキストマネージャで 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（バイナリテーブルと 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
• リモートの FITS ファイルにアクセスする（S3、HTTP）

参照： 包括的なファイル操作、ヘッダー操作、画像とテーブルの取り扱い、複数拡張ファイル、パフォーマンスに関する考慮事項については references/fits.md を参照してください。

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をサポートして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、インデックスを付ける
• 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
• テーブルをスタックおよび連結する
• 単位を考慮した列（QTable）を扱う
• マスキングで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 を参照してください。

6. 時刻の扱い (astropy.time)

時刻スケールと形式の間で正確な時刻表現と変換を行います。

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
• 時刻スケール（UTC、TAI、TT、TDB など）の間で変換する
• TimeDelta を使って時刻の算術演算を行う
• 観測者にとっての恒星時を計算する
• 光の伝搬時間補正（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（欠損した）時刻を処理する

参照: 時刻形式、時刻スケール、変換、算術演算、観測機能、精度の扱いについては references/time.md を参照してください。

7. 世界座標系 (astropy.wcs)

画像内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（参照ピクセル、投影、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 を参照してください。

その他の機能

references/wcs_and_other_modules.md ファイルでは、以下についても扱っています。

NDData と CCDData

メタデータ、不確かさ、マスキング、WCS 情報を備えた N 次元データセット用のコンテナです。

モデリング

天文学データに対して数理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備えた天文画像表示用のツールです。

定数

適切な単位を備えた物理定数と天文定数（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のための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除去を含む堅牢な統計関数です。

インストール

# Install astropy
pip install astropy

# With optional dependencies for full functionality
pip install astropy[all]

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}")

宇宙論的な距離計算

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

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: 量に単位を付けてエラーを防ぎ、次元の一貫性を確保します
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: 適切なファイルのクローズを保証します
3. ループよりも配列を優先する: 複数の座標や時刻を配列として処理するとパフォーマンスが向上します
4. 座標フレームを確認する: 変換の前にフレームを検証します
5. 適切な宇宙論を使用する: 解析に合った正しい宇宙論モデルを選択します
6. 欠損データを処理する: 欠損値のあるテーブルにはマスクされた列を使用します
7. 時刻スケールを指定する: 正確なタイミングのために時刻スケール（UTC、TT、TDB）を明示します
8. 単位を考慮したテーブルには 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 を検証します
10. 頻繁に使用する値をキャッシュする: 負荷の高い計算（宇宙論的な距離など）はキャッシュできます

ドキュメントとリソース

• 公式 Astropy 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

リファレンスファイル

特定のモジュールの詳細情報:

• references/units.md - 単位、物理量、変換、および等価性
• references/coordinates.md - 座標系、変換、およびカタログマッチング
• 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、および操作
• references/time.md - 時刻フォーマット、時間系、および計算
• references/wcs_and_other_modules.md - WCS、NDData、モデリング、可視化、定数、およびユーティリティ