Breakthrough Listen SETI观测的Python实用工具
项目描述
Python版本的Breakthrough Listen I/O方法。
滤波器组+原始文件读取器
此存储库包含用于与Sigproc滤波器组(.fil)、HDF5(.h5)和guppi原始文件(.raw)交互的Python 2/3读取器，这些文件用于Breakthrough Listen对智能生命的搜索。Sigproc滤波器组(.fil)、guppi原始(.raw)文件。
安装
系统依赖项
如果未安装系统依赖项，有时pip安装可能会失败。为了解决这个问题，请确保您已安装curl并使用以下命令安装所需的系统依赖项
Debian/Ubuntu
curl https://raw.githubusercontent.com/UCBerkeleySETI/blimpy/master/dependencies.txt | xargs -n 1 sudo apt install --no-install-recommends -y
手动安装
可以直接从这个存储库通过pip安装最新版本
python3 -m pip install -U git+https://github.com/UCBerkeleySETI/blimpy
或者，可以从github 仓库安装最新版本的开发代码，然后运行python setup.py install或pip install .(如果需要，使用sudo)，或者使用以下终端命令
python3 -m pip install -U https://github.com/UCBerkeleySETI/blimpy/tarball/master
要安装运行单元测试所需的所有内容，请运行
python3 -m pip install -e .[full]
您需要numpy、h5py、astropy、scipy和matplotlib作为依赖项。一个pip install应该会拉入numpy、h5py和astropy，但您可能还需要单独安装scipy和matplotlib。要与压缩文件交互，您还需要hdf5plugin包。
请注意，h5py通常需要按以下方式安装
$ python3 -m pip install --no-binary=h5py h5py
命令行工具
安装后，以下命令将显示元数据（标题）值以及有关数据矩阵的一些信息
watutil -i
安装后可用的其他命令行工具
bldice，从滤波器组文件(.fil或.h5文件)中提取更小的频率区域。calcload，计算为加载给定滤波器组文件中的整个数据数组所需的Waterfall max_load值。dsamp，从Filterbank文件到另一个Filterbank文件的降采样（仅时间维度）。fil2h5，将.fil文件转换为.h5格式。h52fil，将.h5文件转换为.fil格式。matchfils，检查两个.fil文件是否相同。peek，显示Filterbank文件数据矩阵中的选定值。rawhdr，显示原始guppi文件的标题字段。rawutil，在guppi原始文件中绘制数据。srcname，修补.h5文件中的标题source_name字段。stax，对于具有相同频率范围的一组.h5或.fil文件，创建单个PNG文件中的垂直堆叠瀑布图。stix，对于单个非常大的Filterbank文件，创建单个PNG文件中的水平或垂直堆叠瀑布图。watutil，Filterbank文件的详细信息/读取/写入/绘图工具。
使用上述任何命令行工具的-h标志可以显示它们的可用参数。
以.fil或.h5格式读取blimpy滤波器组文件
blimpy.Waterfall提供用于与滤波器组数据交互的Python API。它支持所有BL滤波器组数据产品；请参阅此示例Jupyter笔记本以获取概述。
从python、ipython或jupiter笔记本环境。
from blimpy import Waterfall
fb = Waterfall('/path/to/filterbank.fil')
#fb = Waterfall('/path/to/filterbank.h5') #works the same way
fb.info()
data = fb.data
读取guppi原始文件
可以使用guppi.py中的GuppiRaw类读取Guppi原始格式
from blimpy import GuppiRaw
gr = GuppiRaw('/path/to/guppirawfile.raw')
header, data = gr.read_next_data_block()
或
from blimpy import GuppiRaw
gr = GuppiRaw('/path/to/guppirawfile.raw')
for header, data_x, data_y in gr.get_data():
# process data
注意：大多数用户应从滤波器组文件开始分析，这些文件大小较小，并且已从guppi原始文件生成。
在Docker中使用blimpy
每次在Travis上成功构建后，都会将blimpy映像推送到公共仓库。如果您已安装Docker，可以运行以下命令来拉取我们的映像，这些映像为您设置了环境和依赖项。
docker pull fx196/blimpy:py3_kern_stable
以下是使用Docker中blimpy的更完整指南。
进一步阅读
Breakthrough Listen使用的数据格式的详细概述可在我们的数据格式论文中找到。Breakthrough Listen项目的数据文件存档可在seti.berkeley.edu/opendata获得。
如果您有任何请求或问题，请告诉我们！
下载文件
下载适合您平台的文件。如果您不确定选择哪个，请了解更多关于安装包的信息。
源分布
构建分布
blimpy-2.1.4.tar.gz的散列
| 算法 | 散列摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 5ad923ed50bae2f421ba3024fd03a87046f004789e19b8d5e2fcb6f78c3a6dae |
|
| MD5 | f3aeb510fd6d319fa8283f09c06e76cc |
|
| BLAKE2b-256 | d20d7ffc61a69a8582c810057c07445ed23d1617defe462ab9059981919bc2fc |
blimpy-2.1.4-py3-none-any.whl的散列
| 算法 | 散列摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 213425ea2fcdc2ed74dc4074b894b2d2861bb3e197308cdeb3707f6301a7ba0a |
|
| MD5 | 6dea757b79d06572b4778bf8769f0eb9 |
|
| BLAKE2b-256 | 373b3f315b189e1f25db9682f42a9227a396957d0bdd11623989ed5416de81aa |
