使用 matplotlib 创建全天空投影的奇怪（坏？）行为

Question

我正在尝试制作一个密度“全天空”图，该图在 RA 中完整（即 0 到 360 度），但在 DEC 中不完整（假设从 -45 到 90 度）。如果我在没有任何投影的情况下绘制它，那就可以了，但是当我尝试使用“mollweide”投影进行绘制时，我没有恢复输入，但如果我对代码做了一些更改，我确实会恢复预期的行为（但是，我正如您将在示例中看到的那样，对于此更改没有连贯的解释）。

让我们看一个独立的示例，其输出更清晰：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.backends.backend_agg
from math import pi

#array between 0 and 360 deg
RA = np.random.random(10000)*360
#array between -45 and 90 degrees. By construction!
DEC= np.random.random(10000)*135-45

fig = plt.Figure((10, 4.5))
ax = fig.add_subplot(111,projection='mollweide')
ax.grid(True)
ax.set_xlabel('RA')
ax.set_ylabel('DEC')

ax.set_xticklabels(np.arange(30,331,30))
hist,xedges,yedges = np.histogram2d(DEC,RA,bins=[90,180],range=[[-90,90],[0,360]])
#TO RECOVER THE EXPECTED BEHAVIOUR, I HAVE TO CHANGE -90 FOR -80 IN THE PREVIOUS LINE:
#hist,xedges,yedges = np.histogram2d(DEC,RA,bins=[90,180],range=[[-80,90],[0,360]])
#I DO NOT WHY!

extent = (-pi,pi,-pi/2.,pi/2.)
image = ax.imshow(hist,extent=extent,clip_on=False,aspect=0.5,origin='lower')

cb = fig.colorbar(image, orientation='horizontal')
canvas = matplotlib.backends.backend_agg.FigureCanvasAgg(fig)

fig.canvas.print_figure("image1.png")

输出图像是： [由于我是新来的，所以我不被允许发布图片，所以我会发布一个链接，如果不起作用，请给我写一封电子邮件，我可以与图片共享一个 Dropbox 文件夹;)]

我得到的输出图像

你可以清楚地看到 RA 是好的，所以它的范围在 0 到 360 之间，但是DEC 范围从 -35 到 90，而不是 -45 到 90。到目前为止，我不明白为什么我缺少 10 度。

但是，如果我在代码中做一点更改，替换行

hist,xedges,yedges = np.histogram2d(DEC,RA,bins=[90,180],range=[[-90,90 ],[0,360]]

为

hist,xedges,yedges = np.histogram2d(DEC,RA,bins=[90,180],range=[[-80,90],[0,360]]

我得到了我认为应该得到的，这是这个图：

< a href="http://oi53.tinypic.com/2yl1nch.jpg" rel="nofollow">输出图像 2

[同样，如果链接不起作用，让我知道，我可以与您共享一个 Dropbox 文件夹]

，其中 DEC 现在的范围从 -45 到 90，正如预期的那样，因为我以这种方式创建了 DEC，

但是将 -90 更改为 -80 没有意义（我认为）。 所以可能我做错了一些我现在无法注意到的错误，或者我误解了代码中的某些内容，或者 matplotlib 中存在一个奇怪的错误？

请任何帮助/提示/更正将不胜感激

Eduardo

Answer 1

如果你不介意依赖外部包，你可以使用healpy来做到这一点，它为Healpix天空像素化提供了Mollweide投影：

https://github.com/healpy/healpy

在此处查看与您的脚本类似的示例：

https://gist.github.com/1215159

有关healpix的更多信息：

http://healpix.jpl.nasa.gov/html/intro.htm

输出图像：

Answer 2

如果这对其他人有用，这是我的代码的“更正版本”，它给出了这个 图像作为输出。主要的变化是使用 pcolormesh 而不是 imshow （正如 @Joe 建议的那样）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.backends.backend_agg

#array between 0 and 360 deg
#CAVEAT: it seems that is needed an array from -180 to 180, so is just a
#shift in the coordinates
RA = np.random.random(10000)*360-180
#array between -45 and 90 degrees
DEC= np.random.random(10000)*135-45

fig = plt.Figure((10, 5))
ax = fig.add_subplot(111,projection='mollweide')

ax.set_xlabel('RA')
ax.set_ylabel('DEC')
ax.set_xticklabels(np.arange(30,331,30))

hist,xedges,yedges = np.histogram2d(DEC,RA,bins=[60,40],range=[[-90,90],[-180,180]])

X,Y = np.meshgrid(np.radians(yedges),np.radians(xedges))

image = ax.pcolormesh(X,Y,hist)
ax.grid(True)
cb = fig.colorbar(image, orientation='horizontal')
canvas = matplotlib.backends.backend_agg.FigureCanvasAgg(fig)
fig.canvas.print_figure("image4.png")