Анализ данных для новичков
Среды разработки
- JupyterLab
- Для новичков или для Windows-пользователей имеет смысл установить Desktop-версию
- Visual Studio Code
- В Linux-дистрибутивах можно не скачивать с сайта, а установить пакет из репозитория
- [Google Colab](https://colab.research.google.com/)
- Не забудьте подключить свой Google Диск, потому что файлы вне его удаляются через некоторое время
Формат FITS
- Статья для понимания систем координат в солнечной физике и заголовков FITS файлов
- - Coordinate systems for Solar Image data
- [Ссылка на статью в PDF](https://fits.gsfc.nasa.gov/wcs/coordinates.pdf)
- SAOImage ds9 - программа для просмотра FITS файлов
- [Пакеты в Linux-дистрибутивах](https://repology.org/project/ds9/versions)
- [Github](https://github.com/SAOImageDS9/SAOImageDS9/releases) - Astropy
- `astropy.io.fits` предоставляет интерфейс для доступа к FITS файлом в Python
- [Github](https://github.com/astropy/astropy)
- [Сайт Astropy](https://www.astropy.org/)
-
import astropy.io.fits as fits file = fits.open("path/to/file") # explore file[1].data or file[1].header file.close()
Анализ данных SDO и некоторых других обсерваторий
- [Helioviewer](https://helioviewer.org) - сайт для просмотра картинок в реальном времени
- * JHelioviewer
- [Доступность в дистрибутивах](https://repology.org/project/jhelioviewer/versions)
- - [Сайт](https://www.jhelioviewer.org/
- - [Github](https://github.com/Helioviewer-Project/JHelioviewer-SWHV
- * hvpy - Helioviewer в Python
- [Сайт с документацией](https://hvpy.readthedocs.io/en/latest/)
Python starterpack
- Библиотека Sunpy
- - [Сайт с документацией](https://sunpy.org/
- - [Github](https://github.com/sunpy/sunpy
- Pyephem - преобразование координат для Солнца
- [Сайт с примерами](https://rhodesmill.org/pyephem/)
- [Github](https://github.com/brandon-rhodes/pyephem
- Визуализация данных
- - Matplotlib\
- - [Шпаргалки на сайте](https://matplotlib.org/cheatsheets/)
- - [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/)
- - [Plotly](https://plotly.com/graphing-libraries/)
- [Plotly dash](https://dash.plotly.com)
- - [Pandas](https://pandas.pydata.org/) - анализ табличных данных
- - Matplotlib\