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/)
  Colab
  -
• 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)PDF

• SAOImage ds9 - программа для просмотра FITS файлов
  
  -
• [Пакеты в Linux-дистрибутивах](https://repology.org/project/ds9/versions)
  дистрибутивах

- [Github](https://github.com/SAOImageDS9/SAOImageDS9/releases)Github Astropy

- `astropy.io.fits`fits предоставляет интерфейс для доступа к FITS файлом в Python
- [Github](https://github.com/astropy/astropy)
    - [Сайт Astropy](https://www.astropy.org/)
Github Сайт Astropy

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) Helioviewer - сайт для просмотра картинок в реальном времени
• * JHelioviewer
  • [ Доступность в дистрибутивах](https://repology.org/project/jhelioviewer/versions)дистрибутивах
  • - [Сайт](https://www.jhelioviewer.org/Сайт
  • - [Github](https://github.com/Helioviewer-Project/JHelioviewer-SWHVGithub
• * hvpy - Helioviewer в Python
  • [Сайт с документацией](https://hvpy.readthedocs.io/en/latest/)документацией

Python starterpack

• Библиотека Sunpy
  • - [Сайт с документацией](https://sunpy.org/документацией
  • - [Github](https://github.com/sunpy/sunpyGithub
• Pyephem - преобразование координат для Солнца
  • [ Сайт с примерами](https://rhodesmill.org/pyephem/)примерами
  • [Github]( https://github.com/brandon-rhodes/pyephemGithub
• Визуализация данных
  • - Matplotlib\Matplotlib
    • - [Шпаргалки на сайте](https://matplotlib.org/cheatsheets/)сайте
  • - [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/)Seaborn
  • - [Plotly](https://plotly.com/graphing-libraries/)
  • [Plotly dash](https://dash.plotly.com)
  • - [Pandas](https://pandas.pydata.org/)Plotly dash
• Pandas - анализ табличных данных