Создание файла IPython FITS дает разные результаты

Question

Я столкнулся с проблемой при запуске скрипта (пожалуйста, найдите код ниже).

Я пытаюсь построить массив значений, записать его в файл формата FITS, прочитать его снова и построить его ---> Я не получаю те же графики!

Если бы вы могли помочь мне с этим, было бы здорово.

Ниже приведены версии моих пакетов и компилятора:

matplotlib: '2.0.0b1'

numpy: '1.11.0'

астропия: u'1.1.2 '

питон: 2,7

С уважением, Аник Халдер

import numpy as np

from pylab import *

from astropy.io import fits

# Just making a 10x10 meshgrid
x = np.arange(10)
X , Y = np.meshgrid(x,x)

# finding the distance of different points on the meshgrid from a point suppose at (5,5)
Z = ((X-5)**2 + (Y-5)**2)**0.5 

# plotting Z (see image [link below] - left one)
imshow(Z, origin = "lower")
colorbar()
show()

# writing the Z data into a fits file
fits.writeto("my_file.fits", Z)

# reading the same fits file and storing the data
Z_read = fits.open("my_file.fits")[0].data

# plotting Z_read : we expect it to show the same plot as before
imshow(Z_read, origin = "lower")
colorbar()
show()

# Lo! That's not the case for me! It's not the same plot! (see image - right one)

# Hence, I try to check whether the values stored in Z and Z_read are different..

print Z - Z_read

# No! It returns an array full of zeros! This means Z and Z_read are the same! I don't get why the plots look different!

Пожалуйста, найдите изображение по этой ссылке: http://imgur.com/1TklSjU

Answer 1

На самом деле оказывается, что это связано с версией matplotlib.

Ответ от разработчика matplotlib - Йенс Нильсен

Это не происходит в Matplotlib версии 1.51

В бета-версии 1 версии 2 данные FITS конвертируются из float32 в формат с прямым порядком байтов8. Пожалуйста, посмотрите на следующую ссылку:

https://gist.github.com/jenshnielsen/86d4a86d8f667fadddc09f88c5fb87e6

Вопрос был опубликован, и вы можете посмотреть его здесь:

https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/6671

В то же время для того, чтобы иметь одинаковые графики (Z и Z _read), мы должны использовать следующий код (для matplotlib 2 beta 1):

imshow(Z_read.astype('float64'), origin = "lower")