support_nddata#

astropy.nddata.support_nddata(_func=None, accepts=<class 'astropy.nddata.nddata.NDData'>, repack=False, returns=None, keeps=None, **attribute_argument_mapping)[源代码]#

Decorator包装可以接受NDData实例的函数，其属性作为函数参数传递。

参数:

_func : callable() ， None ，可选PYTHON：Callable()、PYTHON：NONE、OPTIONAL: 装饰或装饰的功能 None 如果作为工厂使用。第一个位置参数应该是 data 拿一个纽比阵列。可以覆盖名称，请参阅 attribute_argument_mapping 争论。默认为 None .
accepts可选类: 类的类或子类 NDData 应该在调用函数之前解包。默认为 NDData
repack : bool ，可选可选的布尔: 应该是 True 如果在包装函数调用之后，返回值应再次转换为输入类。默认为 False .

备注

必须是 True 如果 returns 或 keeps 指定。
returns : iterable ， None ，可选PYTHON：可迭代，PYTHON：无，可选: 一个iterable，它包含应在类上设置返回值的字符串。例如，如果一个函数返回数据和掩码，它应该是 ['data', 'mask'] .如果 None 假设函数只返回一个参数： 'data' . 默认是 None .

备注

必须是 None 如果 repack=False .
keeps : iterable. None ，可选可迭代。: 包含字符串的iterable，该字符串指示应将哪些值从原始输入复制到返回的类。如果 None 假设没有复制任何属性。默认为 None .

备注

必须是 None 如果 repack=False .
attribute_argument_mapping: 关键字参数，可选地指示应将哪个函数参数解释为输入的哪个属性。默认情况下，它假定函数接受 data 参数作为第一个参数，但如果调用第一个参数 input 一个人应该通过 support_nddata(..., data='input') 到函数。

返回:

decorator_factory or decorated_function : callable()Python：Callable(): 如果 _func=None 它返回一个decorator，否则返回decorated _func .

笔记

如果属性 NDData 已设置，但没有相应的函数参数，将显示警告。

如果属性集 NDData 设置并给定显式参数，则使用显式给定的参数并显示警告。

支持的属性包括：

mask
unit
wcs
meta
uncertainty
flags

实例

此函数接受一个Numpy数组作为数据，并使用 wcs 关键字参数：

def downsample(data, wcs=None):
    # downsample data and optionally WCS here
    pass

但是，您可能有一个具有 wcs 属性集，并且您希望能够使用 downsample(my_nddata) 并将WCS信息（如果存在）自动传递给 wcs 关键字参数。

这个装饰器可以用来使这成为可能：

@support_nddata
def downsample(data, wcs=None):
    # downsample data and optionally WCS here
    pass

现在可以像以前一样调用此函数，分别指定数据和WCS，也可以将NDData实例传递给 data 争论。