使用 PyFITS 编写布尔结构化数组答案

【问题标题】：Write boolean structured arrays with PyFITS使用 PyFITS 编写布尔结构化数组
【发布时间】：2015-09-04 04:06:01
【问题描述】：

我想用 PyFITS 在 FITS 文件中编写一个布尔结构化数组。我有一些问题。这是一个简单的例子。

我创建测试字典并将其转换为结构化数组。

In [241]: test = {'p':np.array([True]*10+[False]*10,dtype='b')}
In [242]: test = np.core.records.fromarrays(list(test.values()), names=list(test.keys()))

这是我想在 .fit 文件中打印的测试结构化数组。

In [243]: test
Out[243]: 
rec.array([(1,), (1,), (1,), (1,), (1,), (1,), (1,), (1,), (1,), (1,), (0,),
   (0,), (0,), (0,), (0,), (0,), (0,), (0,), (0,), (0,)], 
  dtype=[('p', 'i1')])

我使用 pyfits 在 fit 文件中打印测试

In [244]: pyfits.writeto('./test.fit',test,clobber=True)

In [245]: d = pyfits.open('./test.fit')

In [246]: d = d[1].data

但是，现在所有条目都设置为 False 值，如下所示：

In [247]: d  
Out[247]: 
FITS_rec([(False), (False), (False), (False), (False), (False), (False),
   (False), (False), (False), (False), (False), (False), (False),
   (False), (False), (False), (False), (False), (False)], 
  dtype=[('p', 'i1')])

此外，原来的测试数组似乎也被pyfits以某种方式修改了。

In [248]: prova
Out[248]: 
rec.array([(70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,),
       (70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,), (70,),
       (70,), (70,)], 
      dtype=[('p', 'i1')])

您能帮我解决这个问题吗？非常感谢！

【问题讨论】：

标签： fits pyfits

【解决方案1】：

FITS 中的布尔列很难理解，这在很大程度上是由于它们的不寻常表示（使用 ASCII 字符 'T' 和 'F' 来存储真值和假值，因此您得到的 70s， ASCII 'F's.

尽管如此，我在过去做了大量工作以使其正常工作，因此即使您传入一个由 0 和 1 组成的数组，它也应该能推断出您的意思。这里似乎有一个错误，writeto“便利”函数没有正确处理布尔数组。我能够让它像这样工作：

>>> hdu = fits.BinTableHDU.from_columns(test)
>>> hdu.writeto('test.fits', clobber=True)
>>> fits.getdata('test.fits')
FITS_rec([(True), (True), (True), (True), (True), (True), (True), (True),
       (True), (True), (False), (False), (False), (False), (False),
       (False), (False), (False), (False), (False)], 
      dtype=[('p', 'i1')])

您最初所做的可能应该奏效。虽然一般来说，如果您希望将类型正确猜测为布尔值，我建议显式使用dtype='?' 或等效的dtype=bool（否则对于您是否真的需要字节存在一些歧义）。

更新：这里还有一个关于同一问题的旧错误报告：https://github.com/astropy/astropy/issues/1901 显然我前一段时间试图解决这个问题，但受够了歧义。这很奇怪，因为我认为我确实在某一点上解决了这个问题......无论如何，如果你明确地让你的数组 bool dtype 并使用上面演示的.from_columns 方法，它应该可以工作。我会重新审视其中的一些错误。

【讨论】：