NDDataArray

class astropy.nddata.NDDataArray(data, *args, flags=None, **kwargs)

基类：NDArithmeticMixin, NDSlicingMixin, NDIOMixin, NDData

安 NDData 有算术的对象。这个类在功能上等价于 NDData 在1.0之前的astropy版本中。

与原始numpy数组的关键区别是存在额外的元数据，例如不确定性、掩码、单位、标志和/或坐标系。

另请参见：https://docs.astropy.org/en/stable/nddata/

参数:

data : ndarray 或 NDDataNdarray或NDData

其中包含的实际数据 NDData 对象。并不是说这些都是 参考 ，所以你应该复制 data 如果这是你想要的行为的话。

不确定性 ： NDUncertainty 可选不确定度，可选

数据的不确定性。

mask : array_like ，可选NumPy：ARRAY_LIKE，可选

数据的掩码，给定为布尔Numpy数组或任何可以转换为布尔Numpy数组且形状与数据的形状匹配的对象。值必须是 False 数据在哪里 有效的 和 True 如果不是的话（比如Numpy掩码数组）。如果 data 是一个numpy蒙面数组，提供 mask 这将导致掩码数组中的掩码被忽略。

flags : array_like 或 FlagCollection ，可选NumPy：ARRAY_LIKE或FlagCollection，可选

提供每个像素信息的标志。它们可以指定为任何类型的Numpy数组（或者可以转换为Numpy数组的对象），其形状与数据的形状匹配，也可以指定为 FlagCollection 实例，其形状与数据的形状匹配。

wcs : None ，可选Python：无，可选

包含数据的世界坐标系的WCS对象。

警告

这还没有定义，因为关于如何最好地表示此类的WCS系统的讨论仍在考虑之中。现在别管它了

meta : dictastropy:-like object ，可选Dictastropy：-类对象，可选

此对象的元数据。“这里的“元数据”是指包含在这个对象中的所有信息，但不是这个特定对象的任何其他属性的一部分。e、 g.创建日期、唯一标识符、模拟参数、曝光时间、望远镜名称等。

unit : UnitBase instance or str ，可选UnitBase实例或python：str，可选

数据的单位。

加薪:

ValueError

如果 uncertainty 或 mask 无法将输入（例如，匹配形状）广播到 data .

属性摘要

dtype	numpy.dtype 这个对象的数据。
flags
mask	任何类型：数据集的掩码（如果有）。
ndim	此对象数据的整数维。
shape	此对象数据的形状元组。
size	此对象数据的整数大小。
uncertainty	任何类型：数据集中的不确定性，如果有的话。
unit	Unit ：数据集的单位（如果有）。

方法总结

convert_unit_to(unit[, equivalencies])

返回新的 NDData 值已转换为新单位的对象。

属性文档

dtype

numpy.dtype 这个对象的数据。

flags

mask

ndim

此对象数据的整数维。

shape

此对象数据的形状元组。

size

此对象数据的整数大小。

uncertainty

unit

方法文件

convert_unit_to(unit, equivalencies=[])

返回新的 NDData 值已转换为新单位的对象。

参数:

unit : astropy.units.UnitBase instance or strAsterpy.units.UnitBase实例或python：str

要转换为的单位。

equivalencies : list 的 tuplePYTHON：PYTHON列表：元组

如果单位不能直接转换，可尝试的等价对列表。看见 等价物 。

返回:

结果 ： NDDataNDData

结果数据集

加薪:

UnitsError

如果单位不一致。