文件名称:霸屏天下源码java-data-driven-astronomy:数据驱动的天文学
文件大小:1.21MB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-06-25 23:33:58
系统开源
霸屏天下源码java 无线电数据分析 介绍 Arecibo 和 Green Bank 仪器的科学能力必须可供所有天文学家使用,而无需详细了解电子、软件和观测技术。 因此,天文台为一些最常用的模式提供标准设置和数据简化软件和程序。 然而,在很多情况下,观察者必须或更喜欢他们自己的数据分析软件。 天文学家可以从特定包(CLASS、AIPS、AIPS++、IRAF 等)、脚本语言(Python、glish、Perl、Tcl、Java 等)和主要工具包(PGPLOT、Tk、cfitsio、科学库等)中进行选择。 ) 在创建自己的数据分析环境的过程中不必太担心重新发明*。 天文学家从事的科学和观测技术不应受这些软件包的限制。 观测天文学依赖于对现有技术的创新和改进。 如果一个人选择从一系列高层和低层部分组装他/她自己的数据分析环境,他们应该记住,他们并不是要重写一个完整的分析包。 为特定的科学目标编写软件例程是更有限的目标。 如果任何发明对其他人有用,则可以对其进行清理、记录和发布在网络上。 来自望远镜的数据路径 资料来源:绿岸望远镜 (GBT) 请记住,无需付出很大努力即可获得原始数据。 信
【文件预览】:
data-driven-astronomy-main
----README.md(13KB)
----week01()
--------README.md(6KB)
--------mean.py(2KB)
--------welcome.py(21B)
--------mean_stack.py(316B)
--------datasets()
--------mean_stack_of_fits_images.py(797B)
--------greet.py(132B)
----images()
--------gbt_if_dfa.PNG(29KB)
--------figure0.png(236KB)
--------figure1.png(258KB)