lkPRF

lkPRF 是一个用于处理来自NASA开普勒和TESS等任务的PRF文件的工具。此工具可让您加载来自工程数据的PRF文件，并在给定位像素处评估它们。

lkPRF 在做什么？

此工具为您做两件事

1. 为您下载和格式化工程文件。
2. 在像素网格上评估PRF文件。

安装

您可以使用pip安装lkprf

pip install lkprf --upgrade

用法

:question: 注意: lkprf 使用元组指定位置，并使用Python的(行, 列)约定。

要使用此包，您首先根据要使用的任务初始化一个PRF模型

import lkprf
prf = lkprf.KeplerPRF(channel=42)

或

import lkprf
prf = lkprf.TESSPRF(camera=1, ccd=1) # Optionally specify a sector 

然后您可以使用evaluate或gradient函数获取指定位置的PRF估计值，如下所示。

prf.evaluate(targets=[(5, 5)], origin=(0, 0), shape=(11, 11))

这将返回一个形状为(1, 11, 11)的数组，其中包含一个(11, 11)的图像，其中包含一个目标，位置在(row=5, column=5)。图像原点在(row=0, column=0)。请注意，对于开普勒和TESS，原点(0,0)包含附带（非科学）像素；然而，lkprf仍然会在该位置生成预期的模型。

prf.evaluate(targets=[(5, 5), (9, 9)], origin=(0, 0), shape=(11, 11))

这将返回一个形状为(2, 11, 11)的数组，其中包含两个(11, 11)的图像。第一个图像包含一个目标，位置在(row=5, column=5)。第二个图像包含一个目标，位置在(row=9, column=9)。您可以传递任何数量的目标元组列表来为每个目标创建PRF。PRF被归一化，使得如果所有目标通量都落在像素中，总通量将为1。

:question: 注意：如果“目标”没有出现在您的图像中，请确保origin和shape关键字会创建一个包含您的目标坐标的数组。

同样，您也可以得到PRF的梯度

prf.gradient(targets=[(5, 5)], origin=(0, 0), shape=(11, 11))

这将返回一个包含两个数组的元组，每个数组的形状为(1, 11, 11)。第一个数组是相对于行的梯度，第二个是相对于列的梯度。您可以同样传递任何数量的目标来计算更多目标的梯度。

示例

以下示例使用以下片段创建

prf.evaluate(targets=[(5, 5)], origin=(0, 0), shape=(11, 11))

开普勒

以下是一个开普勒PRF示例图像，通道42，源位置在(row=5, column=5)。

TESS

以下是一个TES PRF示例图像，相机1，CCD 1，源位置在(row=5, column=5)。

在哪里可以了解更多信息？

有关如何使用lkprf生成TPF-like PRF模型的更多示例，请参阅此教程。

下载PRF数据时遇到的问题

要使用lkPRF，您必须连接到互联网以下载相关文件。下载特定相机/CCD/通道的数据后，这些文件将存储在包内，因此您可以在离线状态下使用这些数据。

如果您从特定的相机/CCD/通道评估一个PRF一次，您会发现lkPRF在为您下载和构建正确文件时会变慢。如果您中断下载，您可能会发现文件已损坏。为确保文件重新下载，您必须清除缓存。您可以使用以下方法完成此操作

import lkprf
lkprf.clear_kepler_cache()
lkprf.clear_tess_cache()

当lkprf在磁盘上找不到PRF文件时，它将尝试重新下载。