funhist - Online în cloud

PROGRAM:

NUME

funhist - creați o histogramă 1D a unei coloane (dintr-un tabel binar FITS sau un fișier de eveniment brut)
sau o imagine

REZUMAT

funhist [-n⎪-w⎪-T] [coloană] [[lo:hi:]bins]

OPŢIUNI

-n # normalizează valoarea bin cu lățimea fiecărui bin
-w # specifică lățimea bin în loc de numărul de bin în arg3
-T # ieșire în format rdb/starbase (separatoare de file)

DESCRIERE

funhist creează o histogramă unidimensională din coloanele specificate ale unei extensii FITS
tabel binar al unui fișier FITS (sau dintr-un fișier de eveniment brut non-FITS), sau dintr-o imagine FITS sau
matrice și scrie acea histogramă ca tabel ASCII. Alternativ, programul poate funcționa
o proiecție 1D a uneia dintre axele imaginii.

Primul argument al programului este necesar și specifică fișierul Funtools: tabelul FITS
sau imagine, fișier de eveniment brut sau matrice. Dacă este specificat „stdin”, datele sunt citite din
intrare standard. Utilizați Funtools Bracket Notation pentru a specifica extensiile și filtrele FITS.

Pentru un tabel, este necesar și al doilea argument. Specifică coloana în care se va folosi
generarea histogramei. Dacă fișierul de date este de tip imagine (sau matrice), coloana este
opțional: dacă se specifică „x” (sau „X”), „y” (sau „Y”), atunci se realizează o proiecție peste
axele x (dim1) sau y (dim2), respectiv. (Adică această proiecție va da același lucru
rezultă ca o histogramă efectuată pe un tabel care conţine rândurile de evenimente echivalente x,y.) Dacă
nu este specificat niciun nume de coloană sau „xy” (sau „XY”) este specificat pentru imagine, apoi o histogramă
se efectuează asupra valorilor conținute în pixelii imaginii.

Argumentul care urmează este opțional și specifică numărul de containere de utilizat la creare
histograma și, dacă se dorește, intervalul de valori bin. Pentru histograme de imagine și tabel,
intervalul ar trebui să specifice valorile minime și maxime ale datelor. Pentru histogramele de imagine pe x și y
axele, intervalul ar trebui să specifice valorile minime și maxime ale casetei de imagine. Dacă acest argument este
omis, numărul de binuri de ieșire pentru un tabel este calculat fie din TLMIN/TLMAX
valorile antetelor (dacă acestea există în antetul tabelului FITS pentru coloana specificată) sau prin
parcurgând datele pentru a calcula valoarea minimă și maximă. Pentru o imagine, numărul de
binurile de ieșire se calculează fie din valorile antetului DATAMIN/DATAMAX, fie mergând
prin date pentru a calcula valoarea minimă și maximă. (Rețineți că acest ultim calcul ar putea
eșuează dacă imaginea nu poate fi încadrată în memorie.) Dacă datele sunt în virgulă mobilă (tabel sau
imagine) și numărul de coșuri nu este specificat, se utilizează o valoare implicită arbitrară de 128.

Pentru procesarea tabelelor binare, -w (lățime bin) poate fi folosit pentru a specifica lățimea
fiecare coș, mai degrabă decât numărul de coșuri. Prin urmare:

test funhist.ev pha 1:100:5

înseamnă că în histogramă sunt utilizate 5 casete cu lățimea de 20, în timp ce:

funhist -w test.ev pha 1:100:5

înseamnă că în histogramă sunt utilizate 20 de casete cu lățimea 5.

Datele sunt împărțite în numărul specificat de casete și histograma 1D rezultată
(sau proiecția) este scoasă în format tabel ASCII. Pentru un tabel, rezultatul afișează
valorile low_edge (inclusiv) și hi_edge (exclusiv) pentru date. De exemplu, un 15 rânduri
tabelul care conține o coloană „pha” ale cărei valori variază de la -7.5 la 7.5 poate fi procesat astfel:

[sh] test funhist.ev pha
# fișier de date: /home/eric/data/test.ev
# coloană: pha
# min,max,binuri: -7.5 7.5 15

valoarea bin lo_edge hi_edge
------ --------- -------------------- --------------- -------
1 22 -7.50000000 -6.50000000
2 21 -6.50000000 -5.50000000
3 20 -5.50000000 -4.50000000
4 19 -4.50000000 -3.50000000
5 18 -3.50000000 -2.50000000
6 17 -2.50000000 -1.50000000
7 16 -1.50000000 -0.50000000
8 30 -0.50000000 0.50000000
+9 16 0.50000000 1.50000000
+10 17 1.50000000 2.50000000
+11 18 2.50000000 3.50000000
+12 19 3.50000000 4.50000000
+13 20 4.50000000 5.50000000
+14 21 5.50000000 6.50000000
+15 22 6.50000000 7.50000000

[sh] test funhist.ev pha 1:6
# fișier de date: /home/eric/data/test.ev
# coloană: pha
# min,max,binuri: 0.5 6.5 6

valoarea bin lo_edge hi_edge
------ --------- -------------------- --------------- -------
+1 16 0.50000000 1.50000000
+2 17 1.50000000 2.50000000
+3 18 2.50000000 3.50000000
+4 19 3.50000000 4.50000000
+5 20 4.50000000 5.50000000
+6 21 5.50000000 6.50000000

[sh] test funhist.ev pha 1:6:3
# fișier de date: /home/eric/data/test.ev
# coloană: pha
# min,max,binuri: 0.5 6.5 3

valoarea bin lo_edge hi_edge
------ --------- -------------------- --------------- -------
+1 33 0.50000000 2.50000000
+2 37 2.50000000 4.50000000
+3 41 4.50000000 6.50000000

Pentru o histogramă de tabel, -nComutatorul (normalize) poate fi folosit pentru a normaliza valoarea bin prin
lățimea coșului (adică hi_edge-lo_edge):

[sh] funhist -n test.ev pha 1:6:3
# fișier de date: test.ev
# coloană: pha
# min,max,binuri: 0.5 6.5 3
Se aplică # normalizarea lățimii (val/(hi_edge-lo_edge)).

valoarea bin lo_edge hi_edge
------ --------------------- --------------------- -- -------------------
+1 16.50000000 0.50000000 2.50000000
+2 6.16666667 2.50000000 4.50000000
+3 4.10000000 4.50000000 6.50000000

Aceasta ar putea fi folosită, de exemplu, pentru a produce o curbă de lumină cu valori având unități de
numără/secundă în loc de numără.

Pentru o histogramă de imagine, rezultatul afișează valorile scăzute și ridicate ale imaginii (ambele inclusiv)
folosit pentru a genera histograma. De exemplu, în exemplul următor, 184 de pixeli au avut a
valoarea 1, 31 avea valoarea 2, în timp ce numai 2 avea valoarea 3,4,5,6 sau 7:

[sh] funhist test.fits
# fișier de date: /home/eric/data/test.fits
# min,max,binuri: 1 7 7

bin value lo_val hi_val
------ --------------------- --------------------- -- -------------------
+1 184.00000000 1.00000000 1.00000000
+2 31.00000000 2.00000000 2.00000000
+3 2.00000000 3.00000000 3.00000000
+4 2.00000000 4.00000000 4.00000000
+5 2.00000000 5.00000000 5.00000000
+6 2.00000000 6.00000000 6.00000000
+7 2.00000000 7.00000000 7.00000000

Pentru proiecția pe axa unei imagini, ieșirea afișează casetele de imagini joase și înalte (ambele
inclusiv) folosit pentru a genera proiecția. De exemplu, în exemplul următor, 21
numărătorii aveau valoarea lor X bin de 2 etc.:

[sh] test funhist.fits x 2:7
# fișier de date: /home/eric/data/test.fits
# coloană: X
# min,max,binuri: 2 7 6

valoarea bin lo_bin hi_bin
------ --------------------- --------------------- -- -------------------
+1 21.00000000 2.00000000 2.00000000
+2 20.00000000 3.00000000 3.00000000
+3 19.00000000 4.00000000 4.00000000
+4 18.00000000 5.00000000 5.00000000
+5 17.00000000 6.00000000 6.00000000
+6 16.00000000 7.00000000 7.00000000

[sh] test funhist.fits x 2:7:2
# fișier de date: /home/eric/data/test.fits
# coloană: X
# min,max,binuri: 2 7 2

valoarea bin lo_bin hi_bin
------ --------------------- --------------------- -- -------------------
+1 60.00000000 2.00000000 4.00000000
+2 51.00000000 5.00000000 7.00000000

Puteți utiliza gnuplot sau alte programe de plotare pentru a reprezenta grafic rezultatele, folosind un astfel de script
ca:

#!/ Bin / sh
sed -e '1,/---- .*/d
/^$/,$d' ⎪ \
awk '\
BEGIN{printează „set nokey; set title \"funhist\"; set xlabel \"bin\"; set ylabel \"counts\"; plot \"-\" with boxes"} \
{tipărește $3, $2, $4-$3}' ⎪ \
gnuplot -persist - 1>/dev/null 2>&1

Comenzi similare de trasare sunt furnizate în script distractiv.complot:

funhist test.ev pha ... ⎪ funhist.plot gnuplot

Utilizați funhist online folosind serviciile onworks.net